今天（7 月 28 日），Unity 中国刚刚在上海发布了团结引擎 2.0，一同带来的还有可独立执行游戏开发任务的 AI Agent「团结 Codely」。
2.0 版本，可以说是团结引擎诞生以来最具战略意义的一次进化。不单是对引擎底层架构进行了全面重构，更重要的是，团结引擎 2.0 围绕核心引擎能力、跨平台部署、AI 原生架构三大方向进行了升级。
这为开发者带来的好处显而易见，能够帮助国内厂商追赶当前行业三大趋势：高品质、跨平台和全球化。
首先，团结引擎 2.0 对渲染、光照、动画、特效和并行计算能力进行了系统性升级，直接利好开放世界等高品质大型项目的开发。其次，团结引擎 2.0 新增对 PS5、XBOX Series X|S、Switch2 和 Switch 等主机平台的开发支持，完整覆盖 PC、移动端、主机、微信及抖音小游戏、开源鸿蒙等多平台，开发者可以在统一的工作流中推进多平台项目的开发、适配和优化。
再者，基于团结引擎 2.0 趋于完善的跨平台开发能力，一套代码、一套资产即可服务所有终端。这意味着，国产游戏的全球化进程，尤其是出海主机的技术成本被大大降低，更有机会触达更多市场和玩家。
这次真正让人惊讶的是，团结引擎 2.0 不只满足于做“游戏开发工具”，而是想成为 AI 时代游戏生产的新基建。
上个月 GameLook 就已经注意到，Unity 中国启动名为「Tuanjie Cowork」的 AI 工具公测。如今 2.0 版本正式推出的 AI 智能体「团结 Codely」，打通研发、测试、营销、发行的完整链路，贯通从立项到商业化的完整周期。
据悉，团结 Codely 目前支持自然语言、可视化节点与代码三种创作方式，让 AI 能像开发者一样理解需求、编写代码、搭建场景、运行测试、分析报错、修复问题并交付可检查结果的完整工作流，大幅减少人工反复调试、跨环节等待，让 AI 也能交付经过验证的结果。
发布会现场，Unity 中国还宣布了多项生态合作，同 Arm、清华大学、腾讯营销合作搭建“芯片—模型—引擎—Agent—工程—发行”的完整技术链路，团结引擎 2.0 能够成为一套体系化的 AI 原生开发基础设施。
Unity 中国 CEO 张俊波在发布会上表示：“行业竞争正在从团队规模的竞争，转向研发效率、验证速度和决策质量的竞争。团结引擎 2.0 提升的不只是开发效率，更是游戏公司的经营效率，用更少的成本更早验证方向，让一份研发投入服务更多平台和市场。”
发布会现场，GameLook 有幸同多家媒体一起采访张俊波，他向我们讲述了团结引擎 2.0 背后历程，以及大家关心的团结 Codely 的具体情况。
以下为 GameLook 整理采访内容，为方便阅读内容有所删改：
Q:当前 AI 重新定义游戏引擎的趋势下，团结引擎 2.0 的最大突破是什么？今后 AI 会在多大程度上改变游戏引擎的开发方式？
张俊波:团结引擎 2.0 在 AI 方面更多可以把它叫做 Agentic，即用 AI 来创作游戏。除了我们持续研发的渲染方面功能，更重要的改进是在底层架构上让团结引擎对 AI 更友好。
大家都知道，传统的 Unity 工程项目，它要么是 C#脚本，要么是 YAML 文件，并不反映大家使用引擎的模式，它只是一个状态的描述。所以在团结引擎 2.0 里面，我们会深度改变数据格式，产生一个对 AI 更加友好的新数据格式。
Codely 大概在两年前就开始内部研发了，因为我们做引擎研发也需要使用 AI，但不鼓励员工（特别是引擎研发人员）使用外部大模型。因此，我们就开发了 Codely。
现在公司内部 90% 的员工大部分时间都在用 Codely 协作开发，我们在 5 月才开始把 Codely 开放给开发者，把它做得更强、更集成。这其实是双向的：一方面 Codely 作为一个 Agent 入口，需要调度、管理 Skills、处理上下文；另一方面，引擎也要继续优化。以前引擎的文档、API 都是为开发者写的，后面会有更多模式让 AI 能够更好地吸收、理解和调度引擎——这也是团结引擎 2.0 最重要的升级。
未来，我们将持续使用 AI 技术，加速包括渲染、平台适配方面的引擎功能迭代。同时会把神经渲染技术、甚至是世界模型技术集成到引擎，或者说有用的都会集成进来。
Q:怎么看同 AI 3D 公司的合作？Unity 未来是否会被 AI 变革？
张俊波：影眸科技确实是我们第一个客户。做游戏，除了在编辑器里写代码、把各种东西拼起来之外，很大的投入是 3D 资产，还有各种纹理、贴图、动画、骨骼……这些东西传统上都是在 Blender、Maya、Max 等 DCC 软件里做出来的。
但 Unity 从来不做这些东西，要么是从 Asset Store 下载，要么在线上商店买一点。所以 Unity 天然是他们的合作伙伴，影眸科技也是我们的上游。除了影眸之外，我们也跟别的 3D 模型公司合作。
但我不明白，为什么 AI 公司总是想进入游戏行业做引擎。进入游戏行业没问题，但引擎行业一共就这么大规模，全球加起来 10 亿美元撑死。AI 要颠覆软件我挺认同的，因为 AI 会大幅提高软件的生产效率。而游戏行业是最大的软件行业，大家来颠覆游戏行业多好，干嘛去颠覆引擎行业？
我们不觉得 AI 会颠覆引擎，但 AI 可能会重塑游戏行业的格局。我们认为，AI 时代对于游戏引擎公司来说反倒是好事，我们可以在游戏行业里面渗透得更深更广。
Q：您觉得 AI 给游戏开发带来的最根本性变革是什么？
张俊波：降本增效一定是，第二是降低了门槛。原来做游戏要用复杂的工具，别说 AI，商业化引擎的普及，已经降低了门槛，从业者得到了十倍百倍的提升。
过去要先手搓引擎才能做游戏，所以最早游戏公司就那么几家。后来随着商业引擎的普及，大家不用操心做游戏。现在做游戏，大家总说要找几个懂用引擎的人。但 AI 很大程度上降低这方面的需求。
都知道 Vibe Coding 高度提效，但完全使用 Vibe Coding 有点悬。做休闲化、规模不大的游戏现阶段还可以，但如果真做一个大规模的游戏，或是几百万人玩的长线游戏，纯粹靠 Vibe Coding 最后可能出问题。它能提高生产效率、降低入行门槛，但我们不觉得它能完全替代人。
游戏是个创意行业，我们不大相信“一句话生产游戏”这种说法。做游戏的创意是来自人，不是来自 AI，我们更希望服务有创意的人。
Q：开发团结 Codely 过程中遇到最大的技术难点是什么？未来的技术壁垒在哪？
张俊波：一个很大的挑战是，Unity 本身是多模态的。现在大语言模型是对 Coding 脚本迭代，但 Unity 制作游戏更多是在不停地增加、修改功能，我们叫作 Delta（增量）。
AI 一句话可以生产一个游戏模板，你再由此基础开展创意。你的所有创意修改都是做增量，但市场上的大模型没有这些增量语料来训练。即使买了一个完整的 Unity 工程去训练，那也是做一枪头把游戏干完。像“把这个灯变绿”这种增量操作的知识，来自非常有限的公有教程和文档，所以它的知识相当有限。
现在使用 Codely，我们经常看到大量简单的问题 AI 确实不能实现。一方面我们在补齐各种措施，让 AI 能快速解决常见问题；另一方面，我们也在从基础上改变，就像跟清华大学的合作，就是想从根本上训练一个垂类模型。
我们认为在游戏创作、特别是使用 Unity 或团结引擎这个领域，我们是一个很垂类的知识，所以有空间训练出一个稍小、但高效准确的模型。
Q：咱们选择大模型的标准是什么？未来是否会接入智谱以外更多的大模型供开发者选择？
张俊波：我们其实对模型是开放的。在这个阶段使用智谱有一段时间了，主要原因是 Unity 开发者。尤其是现在的 Codely 用户使用最多的是编程，所以我们会选最强的编程模型。但我们也碰到了一些问题，比如智谱 GLM 不是多模态的，我们需要去切其他 VLM 模型帮我们读图，再转回给 GLM，这里面会出现数据损失。
一方面，我们期待下一代 GLM 加入多模态能力；另一方面，我们也在研究怎么在 Codely 里弥补中间的 gap，比如团队也在部署 Kimi K3。但最终一是要“能干”，二是要“有性价比”。现在来看，GLM5.2 在可用性和性价比方面还是首选。而且模型公司迭代非常快，我们每个月也都在更新模型。
Q：相比去年，今年 App Store 和 Google Play 因为 AI 导致新游数量大涨，TapTap 的新游数量也暴增近 10 倍。Codely 加入后会不会进一步导致未来新游大增？是否建议开发者不要太卷？
张俊波：我倒不觉得应该建议开发者不要太卷。AI 提高了工作效率，意味着可以生产出更多内容。
为什么现在会有大堆新应用提交？大家还是在对照没有 AI 的那个年代，觉得以前手搓三个月的游戏现在三个礼拜就能做出来，马上上架。但未来游戏的供给量会更多、竞争会更加激烈，最终还是要靠游戏质量赢。
买量也可能不再是大家看了 15 秒视频就决定下载，以后可能是你的 AI Agent 替你去玩、评测是不是你想要的游戏，而不是根据 15 秒的短暂判断。未来，玩家选择的游戏维度会更广，也会要求更精品的游戏。
我认为，游戏行业最终会变为“动态平衡”。持续做低质量、完成度低的游戏很快会被刷掉，随着 AI 技术在各个环节的使用，玩家可以更高效地找到优质游戏，游戏创作会回到质量维度。
我不认为效率更高、产出的游戏会更多，而是游戏的玩法和制作会变得更精细。之前是制作人想法太多，程序员和美术都干不过来，今后是 AI 让制作人有更多时间、资源去实现他的创意。我认为现在是一个短暂的过程，最终还是要靠内容去赢。
Q：Codely 的商业模式还是卖算力，但有开发者说，为了省算力不如自己用 AI 写编辑器，把那些重复的功能固定下来。这个事到底适合开发者做、还是 Unity 做？
张俊波：不是这样的。引擎有很多功能模块，每个人都可以裸写。一个中学生、大二学生学完计算机图形学后，花一个暑假就能做出引擎，这种情况很多。所以现在图形引擎比游戏还多，大家觉得封装一下 WebGL、OpenGL 就是个引擎。
Unity 之所以能成功，是因为它做了很多优化的脚手架，你不用从头手搓。开发者想要自己重新造那些东西，也要用 Token。本来直接调一个 Unity 的 API 就能干完，现在要自己把 API 写完。最终比的是 Token，但只要我的颗粒度足够大，算力就更便宜、只用更少的 Token。
因为 Unity 是商业化引擎，只有极少数大公司会用我们的源代码，其他人使用 Unity 的功能模块就够了，很多 Bug 都被修掉了。众所周知，做软件的人最讨厌写代码，写一个模块要写多少测试案例才知道它是对是错，而写测试案例又要交费……为什么有现成的不用非要去干这个事情。
在比算力的 AI 时代，反倒是 Unity 这种成熟的软件封装得更好，我们不觉得自己手搓引擎是一条很好的路。
Q:有的孵化器里 40% 的团队都在做 AI 原生游戏，即基于 AI 实现玩法功能的游戏。关于这方面，Codely 有没有相关思考和规划？
张俊波：可以肯定，未来会有个端侧 AI 帮助你更省算力，提供多样性和个性化的选择。包括游戏故事情节的演进，都可以用大模型来做。
但关于"AI 原生游戏”，我不理解为什么大家总喜欢造一些名词。游戏就是渲染 + 叙事 + 数值，但这里到底哪部分属于 AI？如果是有个 AI 对话，但陪伴助手已经好多年了，只是换了个图形化；或者说，数值部分可以让 AI 实时动态调整？但游戏其实更追求确定性。
我觉得，玩家更关心的是“游戏本身是什么”，而不是“游戏到底是不是 AI 原生”。当然我们也会拥抱 AI 相关的技术路线，但不会为了 AI 而 AI。
Q：像 Kimi、Claude 更偏向于通用 Agent，团结引擎的 Codely 更符合游戏行业的专用 Agent，服务于整个游戏开发全链路的。我想知道，在通用 Agent 已经能够读取代码库、修改文件、运行命令，并且生成相当不错的场景的情况下，团结 Codely 的优势或差异在哪里？
张俊波：谢谢。其实有两个方向可以讲：一个是行业 Know-How，另一个是数据的准确性和精炼度。我们很清楚，你用通用大模型能做的事，或者用团结以前能做的事，一共就那么多。但大模型把世界上所有有用的没用的数据都拿过去做了一遍清洗，所以它的事实可能不够全面，而且有大量重复。它的基础数据来自大量不同版本、不同来源的资料，有很多过期或不准确的内容。所以现在用大模型做开发，确实会遇到不少问题。很多时候是“左边对话框，右边手动操作”的模式。我们在左边问，右边自己去改。目前这个阶段，直接让大模型操作右边，还是不太靠谱。所以我们觉得，如果做一个垂类 Agent，可以让它更可控。最终目标可能是：我能不能用一个 300B 的模型，在游戏场景下的处理能力，达到人家 2.8T 模型的水平？这样算力、Token 成本和上下文窗口都能省很多。所以我们认为，锤炼垂直模型。尤其是 Agent 与工具之间的耦合度。能带来真正的差异化。
Q：还有一个问题，现在越来越多没有编程经验，甚至没有游戏开发经验的人，都在尝试开发游戏。对于这个趋势，你觉得游戏引擎公司的核心价值会发生什么变化？
张俊波：人越多大家当然越开心，对吧。我觉得最终会有越来越多的人进入这个领域。以前做游戏门槛很高，要做好游戏绕不开优秀的程序员和美术。以后可能程序员和美术不再需要跟创意人“碰巧组在一起”才能一拍即合。那是成功团队的必要条件，不是充分条件。未来制作人和执行人员（我们叫文科生和理科生）的比例可能是 1 比 10，一个制作人对十个工程师和美术。但随着 AI 能力提升，这个比例可能要倒过来。大部分是制作人，他们只需要出想法和创意，AI 就把事情干完了。这对游戏引擎来说，意味着更多人会对 AI 依赖更重。原来我需要雇人，现在雇 AI Agent 就行。一个 Agent 不够就雇十个，只要有足够的 Token，都能做出来。但现在有个大麻烦：我们公司很多代码都是 AI 写的，已经到了一定地步。我们有个办公室的人只用 COI（命令行），他们觉得又酷又帅，但问题在于，他们从来没见过自己写的代码长什么样。等软件一上线，几万、几十万人在用，跑急了出 Bug 的概率很高。Bug Report 进来问这段代码谁写的，没人知道，只知道是某个人的 AI Check In。现在已经到了一个“崩溃的年代”。如果只是自己做小游戏、小应用可能压力没那么大，但我们做引擎必须准确。所以我们现在开始反省。我出了个馊主意但还没执行，我要求每个人用 AI 写的代码，必须打印出来手敲一遍才能提交。你得确保人看过这段代码，不能把没见过的代码直接塞进去，否则出 Bug 找谁？当然，未来用 AI 写代码，你也可以用 AI 修 Bug，但主要看钱够不够。AI 修 Bug 其实比写代码还贵。你去看 AI 怎么调优，那是很贵的，当然 AI 以后会越来越强。
Q：想问一下国内小游戏市场的情况。团结引擎在这个领域是领先位置，您能不能从引擎方或发行方的角度，谈谈对这个市场未来趋势的判断？
张俊波：我们觉得小游戏这块，从 2023 年之前，因为微信和抖音 H5 渲染器的限制，重度游戏基本跑不起来，只能做很深度的手搓优化。后来经过几年团结引擎跟微信、抖音等平台的深度优化，现在很多游戏都可以高效运行在微信和抖音上，可能只有不到 1% 的重度游戏跑不动。以前大家觉得小游戏即点即玩，应该是超休闲的方向。但现在很多不再是纯休闲的游戏，比如像 MMO 游戏，开始进入小游戏这边来。大家把小游戏当作另一个获客机会。以前觉得小游戏如果 5 秒内没把用户留住就要跑，现在用户已经被培养起来了，该玩还是会玩，大家还是很有耐心的。所以我们认为小游戏会越来越精品化。当然，新手村前期还是会缩短，不然用户玩一会儿就不进来了。但整体来看，小游戏会重演 2015、2016 年手游从 2D 转 3D 的过程，现在小游戏也在从 2D、从轻量超休闲，转向跟移动端更接近的形态。小游戏在很大程度上会吃掉一部分 APK 和 iOS 游戏的市场。而且你看这个趋势，之前小游戏大量营收来自广告变现（IAA），现在广告变现比例越来越低，大量游戏是偏重度的、以内购（IAP）为主的。
Q：对于小游戏研发厂商来说，你觉得他们接下来更多是技术问题，还是发行运营的问题？
张俊波：我个人判断，小游戏厂商会有一部分走向精品化。精品化意味着产品投入不会像现在“一周干十个游戏”那样去买量换皮。而且未来游戏买量是不是还靠 AI 做的视频素材？甚至以后是不是 AI 助手替你选游戏？如果 AI 助手替你选游戏，那对游戏质量要求会更高，人可能会被忽悠 15 秒，但 AI 可以把整个游戏玩透了再判断你喜不喜欢。另外 AI 也降低了精品游戏的制作门槛，同样时间和投入，可以把游戏做得更好。像抖音这样的平台也很适合精品游戏，因为抖音短视频都是制作精美的大片，你希望用户刷到的游戏也是制作精美的，而不是像素风 2D 的，那会显得突兀。所以我们觉得小游戏会往精品化走。
Q：我想问团结引擎覆盖范围特别广，它主要利好哪类团队？能不能举一些具体例子说明提升空间有多大？
张俊波：团结引擎目前比较利好中小团队。因为产品相对成熟，可信赖，所见即所得，不用去猜“用这个功能会出什么问题”，小团队可以信任团结引擎。但大团队或大型项目，过去几年我们意识到一个问题，很多大团队要做跨端（从主机到 PC），第一个想到的是引擎能不能改、能不能定制。所以有些大厂或大项目会选择其他引擎。如果只做 H5 或很轻度的小游戏，大量用模板换皮，也可能会选别的引擎。我们觉得有丰富创意、有表达能力、希望做出不一样的好玩游戏、精品游戏的团队，用团结引擎会更有优势。
Q：还有一个问题。以前大家都觉得团结引擎相比海外版本稍微落后一点，但 2.0 推出了各种新 AI 工具，这对团结引擎来说算不算一种“新生”？未来阶段的重点是什么？
张俊波：我展开说一下团结引擎的前世今生。2022 年我们成立合资公司，开始打造团结引擎。初衷是基于 Unity 2022 LTS 版本改造成国产化、技术含量高的引擎。做国产化、改写功能，主流的、不受限的客户继续用 Global 版本。所以 2022 到 2024 年，我们专注做几个 Global 版本不太支持的方向：小游戏、鸿蒙、车机。这些只有中国才有需求。同时我们也意识到中国开发者很需要跨端、开放大世界等功能，所以在团结引擎里实现了这些。但当时我们并没有去追 Global 的 U6、U7 新功能，因为方向是让国内开发者按需选择。如果要新功能可以用 Global 版本。但 2025 年初，Global 做了一个决定，主要是因为合规问题。引擎以后会越来越云化和 AI 化，不可避免要收集大量开发数据，而 AI 基础设施国内外是切分的。Unity 是一个非常合规的公司，不希望收集中国开发者的数据。就像 Unity 70% 营收来自广告，但 2019 年后我们在中国就没做广告业务，因为不想收集中国客户数据。所以 2025 年初 Global 决定不再在中国提供 U6 及后续产品。因此 2025 年初开始，团结引擎的路线变成了"Global 有什么功能我们就做什么”。但我们晚了两年，团队研发资源也有限，所以现在处于追赶阶段。我们不会盲目追求跟 Global 同步或领先。这不是短期目标。团结引擎 2.0 里，我们持续优化之前做的功能，特别是移动端。把一些好的渲染技术带到移动端，升级 C#等。原来如果想发 Switch、PlayStation 等海外平台可以用 Global 版本，但现在 Global 不能这么用了，所以 2.0 里我们把主机平台都支持了。另外很重要的一点是 Codely 这个 AI 助手，我们必须独立去做。这是 2.0 的重点。
Q：还有一个关于 AI 的问题。您觉得 AI 辅助游戏创作从“勉强可用”跨越到“稳定好用”的决定性因素是什么？
张俊波：现在已经到了稳定好用的阶段了。就看人，会用 AI 和不会用 AI 的差别很大。我们从上线大概十个礼拜，看到有些开发者用 AI 时间多，很自然知道怎么引导 AI 解决问题，成功率很高。但新手。我们新用户的第二周留存大概只有 30% 到 40%。因为很多开发者用 AI 问不出啥问题，或者本身对做游戏没那么长性，碰到问题就放弃了。现在大概有三分之一用户每天在 Codely 上花 2 到 10 几个小时。那些重度用户基本把工作模式换成了“左边对话框”模式。我们公司自己的工程师一半以上都在用对话式 AI。所以什么时候可用、什么时候不可用，很看经验。有经验的人愿意学习 AI、忍受它的不完美，能用好；另一类是"AI 原住民”。新毕业的学生，好像已经不会写代码了，只会用 AI，而且用得挺好。
Q：上海刚开的人工智能大会，我们发现越来越多个人开发者。比如原来在大厂工作的，自己出来用小团队、用几个 AI 做小游戏。今年很火的“一人公司”模式。您怎么看这个趋势？对独立开发者或中小团队，团结引擎 2.0 有什么生态扶持政策？
张俊波：我们觉得未来不见得是“一人公司”，但小团队会很多。有主意、有创造力的人凑在一起。首先程序员还是跑不掉，AI 没到那个程度，写出来的代码不用管。还是得有人兜底。美术也还是要有。所以如果你是全能选手，一个人顶好几个，也可以做“一人公司”。随着 AI 能力提高，这个趋势会越来越多。另一方面，存量项目因为 AI 提效，维护成本下降、人力成本下降。会从存量项目里释放出一大批有经验、对游戏行业有深刻了解的人，组成更多小团队。团结引擎的 AI 能力希望能更好地服务他们。一方面大幅提效，存量项目需要的人更少；另一方面，我们希望这些人能开更多项目、做出更多内容。这些内容不像现在市场上那种很快翻篇的，他们从大厂出来创业，一般不会做很轻量的游戏，还是会做严肃的、有创意、有意义的精品游戏。
Q：想问一下，在您接触的国内开发者中，他们对 AI 工具深度介入核心开发环境的真实接受度如何？有没有什么负面意见？跟您最初的设想有没有落差？
张俊波：您说的是 AI 方面吧？过去一段时间，整体游戏行业对 AI 还是非常支持的。但有些游戏公司对深度使用 AI。特别是在美术模型方面。会比较谨慎。因为现在 AI 生成的东西“长得像 AI"，一眼就能看出来。所以他们可能用 AI 做原型，但上线时很多时候还是会改回手工。但 AI 在工程方面。写代码、整合、优化，这些终端玩家看不见。游戏公司并不排斥在这些环节用 AI 提效。当然也有些工程师对 AI 比较排斥。另外大家也开始有两方面的警醒：第一个警醒是，五月份之前，全民都在"Token 最大化”。比赛谁消耗 Token 快，变着法子找中转站用各种最先进模型来显示自己对 AI 的理解，有一段时间叫"AI 赛跑”。但游戏公司对 IP 非常在意。很难想象一个游戏公司会在游戏没上线前用二游的素材去训练。但五月份之前这个事情好像一直在发生。最近几周我们收到的反馈是，大家相对谨慎了，对 AI 的输出有所收敛。我们相信未来会有很多私有化部署的需求。谁也不希望重大游戏没上线，大模型那边已经有了，虽然大模型公司说不训练你的数据，但你永远不知道哪里会出漏洞。第二个警醒是，最近有个逆风的声音。AI 比人还贵了？AI 在生成代码时不见得比人贵，但把维护成本综合算下来，确实要看怎么用。所以用好 AI 是一个磨合的过程。我们还是很相信 AI 整体会提高工作效率、改变工作结构。但这是逐步发展的，不是一步到位就敞开了用。昨天我们还在讨论 AI 的安全问题。AI 的权限太大，你经常要用 AI 就得把权限开放给它，它可能做很多奇怪的事情。这对各公司的知识产权和隐私都没有保障。所以大家觉得 AI 肯定是方向，但短期有些人开始选择更谨慎的方式。就像我刚才说的，我恨不得让同事把 AI 写的代码打印出来手抄一遍再提交，不然我连出 Bug 找谁都不知道。
Q：您刚刚说引擎公司的程序员都用 AI 写代码，那你们招人的标准是什么样的？是看手工写代码的能力，还是看会不会用 AI？
张俊波：我们有个词叫“既要又要”。既要很会用 AI，又要能写代码。但写代码倒不见得是刚需，能读懂代码、能 Debug、能兜底才是核心。人最终还是要给 AI 兜底的。最起码现阶段。大模型公司可能因为自家模型不要钱，可以无限制用。但我们如果出了个隐形 Bug，不能让 AI 一遍遍跑几千万行代码的代码库去穷举。说到底这个 Bug 修了、那个 Bug 修了，最终还是要有经验的工程师兜底。我们跟 AI 公司不一样，Token 不是自家产的，所以要“既要又要”。昨天跟清华老师聊到一个有意思的事。他说现在很多学生 C++、C 语言上机课考零分。因为他们的代码都是 AI 写的，他们自己只能看懂一点。但上机考试要自己把代码写全、能编译出来，没有 AI 他们就着急了。代码片段看得懂，但整段代码拼不起来就不知道怎么调。所以我们觉得，教育在很长一段时间内，要从事引擎工程师这个行业，基本代码功底还是要有的。代码、算法、数据结构、系统架构，还有图形学。当然，有了 AI 之后可以让人上手更快。以前一个新毕业生到团队，三个月后才可能修第一个 Bug。但有了 AI，它可以帮你总结代码讲什么，不用人从头看，上手更快。但我们还是希望他一定要懂自己看的代码。
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