实验室做什么：三个落地方向
腾龙游戏 AI 实验室成立之初明确了三个落地方向，避免"为了 AI 而 AI"的空转： 第一是概念设计辅助。为原画师提供基于文本描述与草图输入的快速概念扩展能力，把从"一句话创意"到"十张可选方向"的时间从两天压缩到两小时。 第二是场景资产批量生产。针对树木、岩石、建筑构件等重复度高的资产，建立可参数化生成的资产库，美术只需设定风格与密度规则，即可批量产出符合规范的资源。 第三是关卡编排辅助。基于历史关卡数据与玩法约束，生成关卡布局草案供策划筛选调整，重点应用于休闲与策略品类的关卡内容供给。
与"腾龙智绘"中台的关系
AI 实验室并非从零起步。公司此前已上线"腾龙智绘"AIGC 中台，在美术部门完成了一年多的试运行。实验室成立后，中台将作为工程化载体，承接实验室的算法成果。 据披露，中台在试运行期已取得可量化的收益：概念设计阶段效率提升约 3 倍，场景资产制作周期缩短 40%，UI 素材批量产出占比达到 35%。美术中心负责人强调，所有 AI 生成内容必须经过人工精修才能进入产品，"我们不允许任何未经过美术之手的内容直接上线"。
版权与合规：三条红线
AI 应用最受关注的版权与伦理问题，被实验室写进了三条红线：
- 训练数据红线：仅使用公司自有素材、已获授权素材与公开授权数据，禁止抓取未经授权的网络作品；
- 产出审核红线：所有 AI 生成内容进入资产库前，需通过版权查重与人工审核双通道；
- 署名与报酬红线：AI 辅助不改变美术岗位的署名权与绩效计算方式，因效率提升带来的收益通过项目奖金反哺团队。
实验室还与公司法务部共同制定了《AIGC 使用规范》，明确违规使用外部模型或未授权素材的处理办法，并纳入员工年度合规培训。
对行业的判断
AI 实验室负责人在接受采访时表示，AIGC 对游戏行业的影响是"生产关系的调整"，而非"创意的替代"。真正的瓶颈从来不是画一张图有多快，而是判断哪一张图值得被画出来。 实验室 2026 年的目标是：将 AIGC 在美术生产环节的渗透率提升至 50%，同时保证产品质量评分不低于人工基线；2027 年尝试将 AI 能力开放给合作开发者，成为腾龙游戏技术输出的一部分。