在普遍以年为研发周期的传统游戏行业里，三七互娱AI微型试验项目的演进速度，显得格外特别。

作为“AI+剧情互动”的验证项目，《明月宫心壹》仅由两三人团队、耗时近10天便完成开发落地。其核心目的，更多是对AI驱动的研发管线开展可行性验证，而非单纯追求开发周期的压缩。

到了续作《明月宫心贰》，AI不再局限于后台的生成工具，而是被深度嵌入游戏核心机制——通过实时捕捉玩家行为偏好，生成千人千面的差异化剧情。

从管线可行性验证，到AI参与内容与玩法生成，《明月宫心》系列所呈现的，实际上是三七互娱过去几年AI技术落地路径变化的缩影。

最新中报中，三七互娱进一步将AI定位为“覆盖研运全流程的系统性生产力”，并持续夯实支撑AI规模化应用的经营与研发基础。

2026年上半年，公司实现营业收入72.75亿元，归属于上市公司股东的净利润17.66亿元，同比增长26.14%；研发投入3.91亿元，同比增长15.88%，研发费用率进一步提升至5.4%。

游戏研发本身是一套高度复杂的协作系统。从立项、策划、美术、程序到测试、发行和运营，一款产品往往涉及多个团队、数十种工具和长期积累的数据资产。

如果AI只能停留在某几个员工使用的绘图、代码或文本工具上，即便局部效率显著提高，也很难真正改变整个公司的生产方式。

不少企业的 AI 实践往往止步于单点工具提效，仅把 AI 当作个体员工的效率外挂，没有打通流程、技术底座与组织机制，技术能力便难以沉淀为企业可复用的整体能力。三七互娱通过《明月宫心》这类微型项目开展快速试验，本质上正是为了跳出工具层面的试用，探索 AI 向业务全流程深度渗透的可行模式。

沿着这一逻辑来看，三七互娱的AI布局已经逐渐呈现出从单点渗透、底座沉淀到组织重构的三层演进路径，试图让AI从辅助工具真正转化为业务发展的内生动力。

01 研运全链路：从单点爆破到统一底座

游戏作为一种兼具高内容密度与长研发链条的数字产品，天然契合生成式AI的落地。

但大模型之所以能够迅速融入三七互娱的生产管线，根源在于其长期坚持的“内容+科技”双轮驱动战略，以及由此形成的技术眼光延展性。

三七互娱在多年前就开始布局智能投放平台“量子”和智能运营分析系统“天机”，由此积累的数据、算法和业务数字化能力，降低了大模型进入研发和运营流程的门槛。

目前，三七互娱AI辅助生成的2D美术资产占比已经超过80%，AI深度参与的广告视频素材占比超过70%，AI辅助自动化投放占比超过50%；本地化翻译则覆盖18个语种，最高准确率达95%。

AI的使用范围从美术和营销素材生产，进一步延伸至代码、测试、客服、本地化和运营分析等环节。

但随着AI应用越来越多，新的问题也开始出现。

如果各个项目组各自采购工具、设计提示词并搭建工作流，不仅容易形成“工具岛屿”和重复建设，积累下来的数据、知识和使用经验也很难在不同项目之间复用。

因此，三七互娱将建设重心进一步转向统一的公司级底座。目前，公司以“小七”游戏行业大模型为核心，搭建了从模型到业务应用的四层架构。

AI基座负责提供底层模型能力；“知七”企业级知识库把企业的数据、知识和工具变成可调用的资产；“智七”智能体开发平台负责智能体的开发和运行，让AI能够理解任务、调用工具并完成执行；“灵灵七”则将这些能力快速组合成面向具体业务的原生应用。

截至目前，这套底座已经沉淀超过70项AI能力，接入超过240个模型及AI工具，并形成600多个智能体。

统一底座的价值不只体现在内部效率上。部分已经在业务中跑通的AI能力，正在被进一步标准化和产品化。

“灵察察”最初来自企业自身的版权保护需求。面对大量游戏广告素材，仅靠人工排查侵权内容效率有限。AI介入后，可以先完成素材检测和风险筛查，再由法务人员复核。内部上线5个月后，其核心线索获取效率较人工提升约9倍，随后被进一步产品化并推向外部市场。

另一款“灵栩栩”则来自游戏营销中的视频生产需求。它将创意策划、脚本拆解、多模态素材生成、镜头编排直到成片交付串成一条AI工作流，在服务自身游戏宣发之外，也开始向更广泛的文娱内容生产场景开放。

从单点工具到统一底座，再到内部能力对外输出，三七互娱正在把分散的AI应用进一步沉淀为可复用的平台能力。

相比单纯追逐某一款模型，这种能力能否持续进入业务流程、形成稳定复用，才更决定AI最终能够释放多大的价值。

02 组织与流程：三大机制打破协作边界

AI 进入全链路后，竞争焦点从“工具使用率”转向“流程重构与协同效率”。技术能否贴合业务交付标准，需要成熟的组织机制予以承接。

为此，三七互娱开始将AI改造的重心从纯粹的技术应用层向深层的组织管理层推进。

2025年，公司董事长李卫伟便明确提出“将业务能力沉淀到AI管线上，让AI深入业务全流程”的战略方向，并牵头成立AI效率委员会，自上而下推动全员拥抱AI。

到了2026年，三七互娱进一步梳理出由“AI效率委员会”、“AI Lab”和“SPT（超级专家团队）”组成的三套核心机制，分别精准对应方向决策、规模化落地与前沿探索三大维度的诉求。

其中，AI效率委员会作为公司级的最高决策与协调机构，由高管、业务专家及技术专家共同组成，其职责不在于直接研发某一款具体的AI产品，而是自上而下地评估场景投资价值、制定技术与业务运行规则、统筹分配算力与研发资源，并对最终落地效果进行考核。

这一机制打破了过去各部门“各自为战、碎片试验”的格局，将AI项目正式纳入公司级的资源配置与项目管理体系中。

AI Lab承担的则是共性能力沉淀。团队从不同业务中寻找可以复用的需求，再将已经验证有效的能力转化为平台、产品和方法，向更多项目推广。“小七”“知七”等公司级AI平台，均是这一机制下的产物。

对于尚未形成成熟路径的问题，SPT（Super Professional Team）负责更前沿的探索。团队围绕高难度和高不确定性任务，联合业务及产品团队进行试验，再将跑通的方案交给AI Lab进一步标准化和复制。

由此，三套机制形成了一套相对清晰的分工：AI效率委员会决定“做什么”，SPT探索“怎么做”，AI Lab负责“如何规模化”。

组织机制的重构，直接驱动了AI在公司内部角色的质变。

过去，员工往往只是在特定流程中把AI当作辅助工具，例如临时生成一张图片、补全一段代码或整理一份会议纪要。

如今，三七互娱尝试将复杂的业务任务进行二次拆解，演变为“人确定目标与标准，AI承担分析与执行”的新型协作模式。

人的工作更多集中在提出问题、设定交付标准、判断结果和承担最终责任；AI和智能体则参与信息处理、素材生成以及大量重复性任务。

据了解，公司“小七智能体平台”调用规模及活跃度逐步增强，AI 应用深入员工日常工作场景，并持续重塑游戏核心业务工作流，有效提升组织效率、运营智能化水平及整体工作质效。

这意味着，AI已经不再只是少数技术人员使用的辅助工具，而开始进入研发、办公和项目协作的日常流程。随着更多执行环节交给AI，人的价值也进一步向目标设定、结果判断和最终决策集中。

03 终局目标：将岗位经验转化为企业级资产

真正的“AI原生”，远不只是工具箱的升级，更深层的变化在于企业知识和生产方式的重构。

长期以来，游戏行业最坚固的商业壁垒，并非单点的软件工具，而是对创意玩法、用户心理以及市场趋势的深层理解。

一个新题材是否值得立项、什么样的美术风格更符合目标用户、一条买量素材效果不佳应该如何调整，甚至版本更新后哪些数据波动值得警惕，这些问题往往没有标准答案，而是依赖策划、美术、发行和运营人员在长期实践中形成的判断。

如今，三七互娱已经通过技术适配与组织更新搭建起新的能力链路。当创新实践能够快速沉淀为中台资产，成熟经验可以在不同团队间持续复用，后进团队便不必从头摸索，而是能够站在统一的知识底座上继续迭代。

由此，员工得以减少重复性的中间环节，把更多精力集中于创意与质量把控。相比传统游戏工业化主要解决流程标准化和专业分工，AI开始进一步向过去更难被标准化的经验判断延伸。

三七互娱在探索“AI原生”的过程中也清醒地意识到，AI原生游戏绝不是用AI机械地批量套造游戏，玩家在虚拟世界中获得的快乐终究来自于蕴含人文深度的精妙设计。

AI真正现实的作用，是帮团队把那些已经被反复验证过的套路与经验沉淀下来，大幅减少无意义的重复摸索，从而把人类创作者最宝贵的时间，留给全新的思考与创造。

正是基于这种认知，公司选择在公益与社会价值场景中先一步探索AI与游戏机制的极致融合，纯粹地放大AI与游戏的合力。

例如，公司与珠江医院合作开发了用于老年人认知障碍干预的游戏产品，并持续迭代面向孤独症儿童的公益项目《星星生活乐园》，试图在脱离短期商业变现压力的环境下，纯粹地探索AI机制与游戏体验结合的极致可能。

与此同时，三七互娱通过前瞻性的产业链投资，将技术触角延伸至芯片等底层硬件、脑机接口以及AR/VR新硬件入口，甚至尝试将脑机接口与公益游戏相结合，在“游戏+AI”向“AI+游戏”演进的大潮中提前锚定下一代核心竞争力。

纵观三七互娱的AI演进历程，“AI原生”从来不是对工具数量的简单堆叠，亦非追求虚高的人效指标，而是一套环环相扣、持续强化的能力演进循环。

AI的终极价值不在于机械降本，而在于构建一套可持续沉淀岗位经验、放大人类创造力、动态重构竞争壁垒的数字底座。

从个人经验到组织能力，从单点工具到知识底座，这才是三七互娱“AI原生”战略更值得观察的长期价值。

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