今天小編分享的科學經驗：心影随形創始人劉斌新：做不跟用户搶時間的AI產品，歡迎閲讀。
除了用 AI 做效率工具之外，能不能用 AI 給大家帶來一些快樂？
兩年多前的一次思考，讓心影随形科技創始人、CEO 劉斌新有了屬于自己的創業行動：
要通過 AI 技術解決遊戲場景中的社交痛點，產品定位在「陪伴」而非搶占時間，讓 AI 成為理解玩家情緒的遊戲夥伴。
而且，移動互聯網以前常用的 MVP 模型在 AI 時代不成立了，可以更多地去預測未來什麼場景會是剛需，什麼技術能滿足需求。
面對 " 大模型技術突破使復雜推理成為可能 " 和 " 用户對 AI 接受度快速提升 " 兩大行業變化，心影随形始終錨定獨屬于自己的核心價值。
為了完整體現劉斌新的思考，在不改變原意的基礎上，量子位對演講内容進行了編輯整理，希望能給你帶來更多啓發。
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話題要點
「用 AI 創造快樂」，這是我們希望做的事情。
不要跟用户搶時間，而是陪伴用户。
大模型的進步讓我們原來不可思議的事情變得可能，讓體驗變得更好。
同生态夥伴上下遊合作，形成一個整體的、全方位的包裹，讓用户價值得到充分的滿足。
多模态理解或是下一輪增長的關鍵驅動因素和新的場景 / 應用機會。
以下為劉斌新演講全文：
「用 AI 創造快樂」
謝謝大家，很高興來到量子位大會現場跟大家交流。
兩年多前，我看到 Transformer 和 ChatGPT 的時候在想，我們做效率工具之外，能不能用 AI 給大家帶來一些快樂？「用 AI 創造快樂」，這是我們希望做的事情。
另一方面，尋找 AI 應用落地場景的時候，不再想搶用户的時間了，因為之前做移動互聯網的時候發現，用户時間被占滿了，8 個小時已經在線上了，他有遊戲要玩，有短視頻要看，我認為我們不要跟用户搶時間，而是陪伴用户——這是做逗逗遊戲夥伴最初的想法。
同時，我們認為 AI 技術在發展過程中，要更好地滿足用户真實的需求，還是從用户自身出發，與用户經歷相關。
我們發現 B 站用户年輕人有一個很典型的特點，他們都喜歡玩遊戲，遊戲是年輕人的社交話題，在遊戲過程中，一個很大的痛點在于找朋友一起玩，而且很多遊戲是單機遊戲，都是一個人在玩，這個過程中能不能有朋友一起陪着他，給他提供更多的情緒價值，這是我們的出發點。
簡單來説，逗逗遊戲夥伴的核心點是進入已有場景，而不是新的場景，滿足已有的需求而不是創造新的需求。想要做大，先要從小做起。
逗逗遊戲夥伴的核心功能是在應用中有各種性格、風格的人物，除了可以跟你聊天、唱歌，更重要的是可以跟你一起遊戲。" 他們 " 能夠看到你的遊戲畫面，跟你共情，慶祝你的高光時刻，或者吐槽你手殘的操作，在遊戲過程中給予我們額外的情緒價值。
這個需求的底層邏輯是什麼？是滿足遊戲場景裏面完美的社交、炫耀、成就感的需求。
人們都喜歡被重視，例如在遊戲廳，打個街霸旁邊總會圍着很多小夥伴，躍躍欲試或者為你喝彩，讓你感覺這個遊戲很有吸引力，自己的遊戲成就也希望及時被分享、認可，帶來豐富的情緒價值，讓快樂加倍。
兩大變化環境因素
從產品面世至今，做 AI 產品的環境因素發生一些重大變化。
第一點是行業技術的變化，特别是大模型底層的變化，因為大模型的進步讓我們原來不可思議的事情變得可能，讓體驗變得更好。
舉個例子來説，像攻略搜索，像 AI 搜索在以前有各種幻覺問題，得用各種 RAG 來做輔助，在沒有推理模型之前，對 RAG 寫 Prompt 是一個很講究藝術的事情，RAG 的先後、Prompt 文本的先後，結果是不一樣的，因為經常會被幹擾，那個時候背景知識的補充不是越多越好。
現在有了推理模型之後，我們把所有搜索到的東西都可以放進去，而且也不用太關心它的 ranking，它的順序，模型自己能推理，能回答得很好，這是一個很明顯的變化。
逗逗遊戲夥伴即将要上線的新版攻略搜索，準确度可以達到 90% 以上，基本上可以變得可用了，這個在行業裏 AI 搜索也是一樣的，在沒有推理模型之前，大家會覺得 AI 搜索不是很有用，有了推理模型之後，AI 搜索變得很好用，這是一個很大的變化，技術推動巨大的變化。
第二個變化是用户對 AI 的接受度，大家會越來越被 AI 普及，去年可能早期是豆包，後來是 DeepSeek。
其實在國内整個 AI 的普及率是非常高的，比海外很多的地區要高。大家已經慢慢習慣了 AI 的使用和 AI 的場景，這是一個非常好的事情，大家會更願意接受，也更願意探索這些事情，我覺得大家來做產品，做應用也是一件好事。
切實解決用户需求，做時間的朋友
從單次爆款到常青樹，維持用户粘性和長期優勢關鍵的因素核心主要有幾點：
第一，最重要的還是要切實、真實地解決用户的需求，從用户的痛點出發，真正給他端到端的完整體驗，哪怕只有一部分是 AI 能解決的，不完全是 AI 的部分也要做，給大家真正端到端的完整體驗，這點最重要。
第二，比較重要的是做時間的朋友，随着技術的發展，行業的變化，越來越多的技術和應用不斷疊加，追趕時代的浪潮，交付更多超出預期的功能，這個是比較重要的。
逗逗遊戲夥伴通過幾個方式維護用户黏性——
我們有比較多的人物形象，用户平時與這些人物的聊天、溝通都會形成數據，這些數據形成情感羁絆。
有了這些豐富的聊天數據，加上伴随場景過程中能夠看到整個畫面，AI 就能夠了解用户很多的行為、習慣和愛好，形成精準的用户畫像。
基于這個畫像，我們不斷訓練平台上的 AI 人物，讓他們更加個性化，甚至比用户自己還要了解自己。
另外在生态層面，越來越多的 UGC、PUGC 的數據沉澱，我們同生态夥伴上下遊的合作，包括我們和 OEM 廠商，遊戲廠商的夥伴合作，能夠形成一個整體的、全方位的包裹，讓用户價值得到充分的滿足。
下一輪機遇：多模态理解
下一輪增長的關鍵驅動因素和新的場景 / 應用機會，我自己覺得有一個方向可以看，就是多模态的理解。
多模态的生成有很多人在做文生圖、文生視頻，其實多模态理解也有很大的機會，理解指的是理解整個 video，而不是單一圖片的這一幀裏面有什麼物體。
我們可以想象一個場景，如果 AI 跟你一起看完一場 90 分鍾的足球比賽，跟你一起讨論大家的表現、教練的排兵布陣、大家的戰術；或者看了一下 NBA，打場遊戲，復盤王者榮耀這把怎麼樣，讨論團戰打得好還是不好，這些都會是很有意思的場景。
以前移動互聯網和 MVP 模型在 AI 時代不成立了，你用最小模型、最短路徑試這個需求對不對、產品對不對，很有可能出現變化和偏差。AI 時代，可以更多地去預測未來什麼場景會是剛需，什麼技術能滿足需求。
沿着這個點做，做時間的朋友，是有很大的機會。
想要确定具有共識的機會是很難的，這是大廠會做的事情，我們創業公司不要做。
（能不能小小透露一下像您剛説的多模态技術，在 2025 年有了非常顯著的增長，逗逗有可能會開挖哪一個新的場景和功能？）
基于一場遊戲和你一起讨論，比如英雄聯盟或者王者榮耀，一起讨論走位好不好，説出你的小心思或者毒舌你兩句，很多遊戲玩家會覺得這挺有意思的。
原本他們在遊戲裏是閉麥的，他們通常不喜歡打人機，感覺對面是機器沒法交流，包括原來的 DotaAI 在打遊戲的時候也是純機器行為，玩家沒法指揮它。
但現在，逗逗遊戲夥伴在理解基礎上強化學習，就能真正實現 AI 隊友跟你排兵布陣，對面四個人不需要罵豬隊友把你坑了，完全明白你的小心思。在玩我的世界的時候，AI 夥伴會幫你一起建城堡，他知道你的目的，你只需要出設計思路
，他能幫你把重復的事情給做了。
我們的初衷是期待玩家有更多這樣的體驗，目前也在積極開發這類功能。
後記：
我們了解到目前心影随形也還在開放招人，若你也有 " 用 AI 創造快樂 "，想和他們一起為全球更多的遊戲玩家帶來陪伴、帶來快樂，趕緊加入他們吧。
一鍵三連「點贊」「轉發」「小心心」
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— 完 —
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