文/猫与海，志荣
导语：
勇于探索的中国游戏人，一直探索到中国制造业。
一、游戏大厂 00 后女生开 AI 主题店，接到 300 万传统企业 AI 订单
最近，在游戏业的一位朋友推荐下，我们一起去深圳蛇口探访了一家在游戏大厂任职的女员工开的“游戏店”。在前往之前，笔者听其大概描述理所当然地认为应该是一家游戏衍生品店；也理所当然地认为能有钱有闲开店的、来自游戏大厂的老板娘应该怎么样也是位妇女吧。
但真正到达店之后，一切都出乎意料。店可谓是“四不像”店，又像餐吧、又可玩桌游、又像工作室、甚至还可以 AI 算命，还有个 AI 机器人听人吩咐、陪人聊天（老板娘说 300 块钱左右可以在华强北买齐配件组装）；而店的老板娘也并非妇女，而是一位活泼热诚的 00 后。
最重要的是，听她天花乱坠地讲了两个多小时之后，笔者仍然不是很清晰她的店主要是做什么的。但是其中有一点，却引起了敏锐的笔者的注意——这位 00 后老板娘在海量的话语当中，一笔带过地提到过，她们接到了一笔 300 万元的 AI 订单。笔者倒是对这笔订单产生了兴趣与挖掘的欲望。
——我们姑且就把她这家小店唤作"AI 主题店”吧。而店的真正名字是叫做FM71.8。而 00 后女店主则叫做 Hiko。
“他们是怎么发现你的店、了解你在做什么的？”
“这里周边很多是工厂老板住的地方，在我开了店之后，有些老板是在晚上散步的时候，发现了我这家店。”
Hiko 介绍，“首先一般他们来这里，对方都会很好奇也很感兴趣，我就先给他建立一下对于 AI 的认知；然后有些客户就会开始达成一些意向与想法——像这一位就邀请我实地去他工厂考察了两三天；再后来继续对接，前前后后差不多有快一个月了。”
据了解，该客户为千万级年流水的传统设备厂商，谈判前后历时近一个月，经过多轮沟通和实地考察后达成了比较明确的合作意向。
“他们为什么会选择你？”
“市场上确实还有很多的大企业、调研机构，客户本来也有得选……但我这里不是做研究、不是做未知的事情，而是把在游戏业里，AI 已经落地的技术，直接应用到这些客户的行业当中。”
Hiko 进一步介绍："比方说像数字人，我们已经是在游戏里面用来做角色生产了；比如对话、做程序化的生成，你要什么建筑，机械、骨骼去怎么物理仿真之类的，这些技术在游戏业都是非常成熟的；比方说开汽车，像我之前在游戏大厂，主要做程序化生成、场景渲染、AI 场景生成和 AIGC 材质，也做过一部分游戏引擎开发，游戏引擎的物理模拟其实已经非常真实了，就算你把它放到自动驾驶的这种车企里面去用，也是绰绰有余的……这一切都只是为了超前做一个体验。——游戏业的技术在所有行业当中，是走在非常前面的。”
“此外还有一个关键的原因：游戏是在虚拟空间的模拟，它的成本是最小的（但还没有走向真实的生产）。像李飞飞，她想要把世界模型落地到具身智能、落地到机器人，但不会一下子就直接一步到位，所以她现在先开始做游戏。”
——“所以我现在相当于是先给每个工厂做一个他们的游戏。做游戏是我最熟悉的事情。”
Hiko 详解她的 AI 工作室的核心竞争优势：不做未知方向的探索，输出的都是已经验证成熟的技术方案，客户投入资金即可拿到确定成果，这可谓有着极高的投入产出比。
那么，它真的可行吗？如果可行，目前执行得怎么样？
把真实工厂做成一款模拟经营游戏
“你帮他们做成游戏，是做成什么游戏？”
“更像是做成虚拟工厂，有点像模拟经营的那种，叫数字孪生。”
Hiko 详解步骤：第一步先为工厂搭建虚拟数字孪生工厂，类似模拟经营模式，在虚拟环境中完成 AI 全链路适配、生产流程模拟、安全验证等全部工作；第二步验证通过后，再通过物联网对接线下实体生产。——“最关键的反而是在虚拟的端口它能不能完整的一套去落地。”
当前的核心卡点
当前，合作项目目前处于早期阶段，预计 9 月中旬交付第一版功能，当前核心卡点在于：传统企业经验的数字化梳理、全流程自动化销售谈判落地、全流程跑通。“因为工厂生产设备的这个流程非常长，所以要到最终交付阶段，至少到 9 月底才有一个量化的结果。”
而目前的核心落地卡点主要还是落在“人”与“谈生意”环节，同时需要将数字员工的工作过程可视化，方便老板直观查看操作过程，这类落地细节仍在推进中。
此外，还有一个制约的最大因素，那就是：企业对数据安全的顾虑——“企业担心训练数据会被用于竞争对手项目，最大的担忧一直都卡在这个数据安全上。”
——“最后，我跟对方说，那要不这样：我先不帮你训练，先帮一家我熟悉的污水处理行业的企业，把这个流程与数据安全跑通。等跑通了再来继续推进你的项目。”
二、用 AI 跑通制造业，人效大幅提升
“所以现在首先在跑的案例，是这家深耕污水处理行业的企业，已经接进去了。"Hiko 介绍，这是一家大型机械设备的制造商，专注污水处理行业已经 20 多年。污水处理设备行业整体需求还在，但不少企业仍靠人工接单和线下跟单，订单越多，交付和管理越吃力。
污水处理机械制造流程复杂，涵盖生产、采购、供应链、物流、出海获客、售后全链路，大量操作经验存在于从业者个体中，沉淀为 AI 可用的知识库存在一定难度。与此同时，传统制造业从业者对智能体、知识库等技术概念缺乏认知，传统管理思维和新技术认知也存在较大差异，需要做出直观的产品才能让负责人理解 AI 能带来的价值。
“我就把它先做一个虚拟的工厂，去给这家企业的负责人模拟经营。”
Hiko 通过电脑向我们展示：“这个就相当于是给机器人的接口。就如果你不数字化的话，你的机器人也没办法操作。”
“这个有点像芯片是不是？把这个就是发送给那机器人，机器人就按照这个来操作。”
“对对，然后它是更稳定的，就算是机器人现在还要经常去视觉识别、去训练，我这个都不用，当时怎么生产，落地就非常安全地去稳定使用……其实这些技术都是游戏里都非常通用、非常成熟的东西。只不过我把它的界面和它的操作的内容都改成了是工业领域而已，其所有技术都是已经被游戏行业验证过。”
Hiko 详解了技术复用逻辑：原有技术为 AI 生成游戏内容，已经可实现玩家一笔绘制生成媲美 3A 品质的完整游戏世界地图，这套技术可复用至制造领域，为企业生成虚拟工厂实现工艺模拟与经营优化，底层技术逻辑完全一致。
8 万元投入，跑通了一家企业 AI 公司的全流程操作
Hiko 去用 AI 告诉负责人，哪些设备需要更新，有哪些机器你可以改进，然后按照方案改进、按照这个方式接进去之后，之前的一些订单马上运作起来，跑通了一个 AI 公司的全流程操作与概念。
Hiko 介绍，当前污水处理机械行业版本已经跑通，仅部分代码为手动编写，可覆盖整个污水处理机械行业使用。大概 8 万资金的一次性投入费用，加上网络费用，就能够解决它原本需要非常庞大的运营投入费用。
重点开发：过往“躺着的订单”
Hiko 指出，其实在还没有接入 AI 之前，这家企业就已经有很多躺着的订单。
她介绍，这一行做这种大型机械单台大型设备的出口贸易，单台利润可达 30 万美金以上，并且设备换得挺频繁的，正常 3-5 年、快的话一年，基本又会回购。“因此这个客源是不需要担心的。就是因为现在很多订单其实都躺着。反而是说人太少了，没有精力去接而已。”
“你们这个行业，做这个环节的厂商这么少的吗？”
“不少，但是需求太大了。就像空气净化器一样。”
Agent 已经开始帮工厂去谈生意了
而在接入 AI 之后，他们的销售也有着显著的提效。
“我们还要训练 AI 的客服、谈判沟通能力。比方说我现在给这家企业做的 AI 员工（Agent），今天谈到有 3 个订单，那么这 3 个订单就是新增收入。”
“哦？他还可以去谈生意了……就是 AI 客服是不是？”
“不是，它主动去找客户，它有自己的账号，有自己的手机、电脑。然后也按照真实的员工标准去拿提成。”
Hiko 进一步详解，文章开头所提及的是订单按照产品研发基础费用+AI 产品运营服务（部分工具开源，邀请厂商共建）+ 产品跑单中再产生的额外价值的效果提成，来支付总的费用。其中，第 2 项、第 3 项将每月按实际情况收取。
“你训练出了多少个这样的 Agent？”
“这个 Agent 是可以批发的，但是账号是有限的。”
“那些 Agent 就相当于是，都免费帮你打工？”
“对，我就相当于躺着赚这个提成和工资……它干活更快了。并且只要开机，晚上下班了也还在。尤其是对接海外订单，因为有时差，过去人家打电话过来没人接。”
把 AI 放进一家真实企业：订单变多了，重复跟单少了
Hiko 表示，这相当于是帮企业构造一个完整的 AI 公司，“帮你请一个这样的 AI 员工，从一开始的寻找客户，到后来的采购供应链、订单谈判；谈判成功后再传送到机械工程师，进行结构设计、仿真分析；直到最后订单成交，乃至后续客户关系的维护、法务评审，都这样一条龙给它打包了。”
Hiko 介绍，她推动了这家公司的 AI 全自动接单和完成成交，并且把企业的商务、运营、技术工程师、法务全都蒸馏成 AI 分身。
“在这样的基础上，我们把原有架构做了调整：重复的对接、跟单和整理交给 AI，核心团队继续负责判断和交付。重点不是裁人，是让人从低效重复里抽出来。”
从增量上看，AI 更多是把原本躺在流程里的线索重新捡起来，让团队有精力去谈更值得谈的订单。行业里不少制造企业的痛点也是这样：不是没有订单，是订单和交付跟不上。
Hiko 表示，AI 在这里先解决的，不是“凭空造收入”，是先把接单、跟单、交付这条链路的效率拉起来，再谈放大。
这家制造工厂也完成落地跑通，验证了 AI 改造制造业的实际效果，不管是成本节省还是订单增量都远超预期。
三、新路径：用“游戏+AI"的技术与思维，去升级更多传统行业
“你是怎么意识到可以帮企业去做这个事情？”
“时代在发展，AI 是一个必然的趋势。过去五年大家都在卷模型参数，但真正缺人、又愿意为降本增效付费的，是老师傅要退休、年轻人不愿意进的制造企业。现阶段与其在游戏业卷，不如去找到一些新的蓝海。最主要——我确实想做 AI 工业落地这件事情。”
而 Hiko 也告诉笔者，已经刚刚从游戏大厂离职，全力推进这个事情。她还找到了 1 位认识多年的、具备工业仿真工艺经验的伙伴，一起合伙运营推进。
她还透露了其当前的核心技术方向：不做通用大模型，主打垂直领域专用小模型，原创训练针对具体场景的“直觉模型”，本质是训练 AI 形成领域专属的条件反射，只解决特定行业问题，相比通用大模型大幅降低使用成本。而自己在开发阶段主要使用 Claude、Minimax 等模型。
“现在我不去造宏大的工业引擎，就做企业的 AI 落地咨询，同时把自己和 AI 做成一个能下场干活的 FDE Agent。先帮企业找到最该 AI 化的环节，把流程跑通，再沉淀成可复用的工具。”
笔者也表示：“这个方法是对的，包括游戏也是这样，通过采访很多游戏厂商我也了解到，很多厂商就是实现工具化、引擎化之后，Token 消耗量就下降了很多，而且适配开发效率提升了很多。你们是不是也是大概这样一个思路？”
“对对。”
一个热爱游戏、从大二就开始进入游戏业、毕业前就做出销量破千游戏的 00 后
Hiko 是杭州人，毕业于华南理工大学，为艺术生出身，本科学习建筑设计，辅修计算机相关课程，熟悉建筑领域参数化程序化生成设计。自己喜欢玩桌游与《守望先锋》，初中就萌生做游戏的想法，大学期间通过参与各类游戏竞赛积累行业经验，通过比赛成绩获得入行机会，大二开始进入行业，在吉比特（雷霆）、网易都曾实习。
2022 年，自己毕业前就曾在 TapTap 发布过吉比特游戏制作人比赛作品，一周内过万预约、评分 9.1 分，适配手游与 PS 主机;大学时在 Steam 上架过 3D 密室类游戏，最终销量一千多份。
她毕业后先后进入字节跳动、腾讯，负责游戏大世界程序化生成、AI 调参、UGC 编辑器开发等工作，在大厂落地 AI 相关应用，具备完整的 AI 项目从 0 到 1 落地的经验与技术积累。
经常参加游戏展的 Hiko，展示自己的游戏 Demo
早在 2024 年 6 月早期的 Deepseek 推出后，Hiko 就开始利用业余时间探索 AI+ 游戏方向，最早做出 AI 狼人杀小程序 Demo，通过打开多个独立浏览器调用 Deepseek 网页端实现多角色独立对话，解决了单实例对话串线、记忆混乱的问题，验证了多 Agent 玩法的可行性，还开发了 AI 工具辅助游戏数值调优、场景生成等工作。
多家游戏大厂任职后，技术岗的自我怀疑与决定重新上路
虽然自己一直在研发一线，但在 2025 年年底的时候，她开始怀疑自己这种技术的晋升路径：“我们这个岗位的人，整个职业生涯你都是不断受到冲击的。随时每一年一个技术就把你前面十年全部的经验都打掉了。所以只能去接受。”
而随着她深度地学习 AI、使用 AI，她反而加剧了这种怀疑：自己在每一次通过面试时能讲的那些个人竞争优势，已经不复存在了。"AI 它已经把我所有能做的，都直接都给我秒杀掉了。”
自己进而进一步怀疑：自己真正的价值到底是什么？从 2025 年年中，自己不断地在业余时间进一步研究 AI 技术。
到了 2026 年，她果断地决定自己主动跳出来，在今年 5 月正式离职。“我还年轻，我要为我的下一个十年重新规划、重新学习、重新上路。”
“传统企业 AI 升级是尚未开发的蓝海，未来十年将深耕这个方向”
据 Hiko 介绍，这家长期合作的污水处理设备企业，自 2018 年之后运营得非常成功。
“我不想浪费了自己的积累与经验。我是技术思维的人，其实不太想去做销售，也不太想放弃掉自己的技术追求。那么，我需要一个跨界的合作。"Hiko 认为传统企业 AI 升级是尚未开发的蓝海，最终确定计划投入未来十年的时间深耕这个方向。因此选择先从企业落地 AI 改造，验证技术价值后再逐步拓展。
“但我又是一个完全不懂他们行业的人，对销售、机械制造等环节都不是很熟悉，所以我当时想的办法也比较激进，就是我把这整个公司都先蒸馏上去，之后我就直接管理 AI，这样就轻松得多。”
“你现在做的这个事情，在国内是领先的是不是？”
Hiko 指出，其实在国内，一些大型平台也在个别环节上其实已经在践行。但不同于阿里 1688 智能体等仅解决制造企业获客问题，她们现在做的平台覆盖制造企业全流程降本增效需求。而在落地进展方面，美国、澳大利亚已有企业按照该模式落地工厂生产，国内和欧洲的落地进度偏慢。
“其实国外的工厂他反而更愿意去接这个订单，因为国外人工就更贵了。这个 AI 员工，我很早就看到有很多国外的小团队在做。但它主要面向这种建筑工地——因为国外的人工最贵的就是建筑人工；还有就是那种机场运维——他们上班时间特别长，对安全性要求又很高，很容易犯错……中东、美国的财团投了非常多在这种小团队上，你做出来这样一个工具，他就直接收购了。”
“这个方向不缺技术大牛，也不缺行业专家。我们不是唯一能做的人，只是更早愿意蹲到工厂一线，把游戏引擎级 AI 和制造场景放在一起试。哪怕别人也做，我们也可以加入他们，未来合作方式可以有很多。”
她给出了自己调研的行业参考：瑞典的 Endra 做建筑机电设计，12 月完成 2000 万美元种子轮，把 5 万平米商业建筑的电气设计从两个月压到一天以内，排队名单已经有 90 多个国家、600 多家企业；Foundation EGI 由 MIT 团队创办，把 3D 设计自动变成工程图纸和工艺步骤。“这些团队大多还在通用设计自动化里验证，我们则是在公司业务场景下跑通了流程，增长空间明确。”
AI 技术迁移复用到传统企业的真实验证，接下来将继续深造迎来更多升级
通过落地跑通这家工厂的 AI 案例之后，将游戏行业已经成熟的 AI 技术迁移复用给传统企业做 AI 升级的落地路径，可行性已经得到行业验证。
并且，这也是采用超级个体+AI 智能体的轻量模式运作，证明小团队也能承接大额 AI 定制项目，是符合未来趋势的轻量化 AI 创业模式。
Hiko 与她的合伙人，也在进一步研究针对制造业潜在客户的需求方案。
她们计划在未来的案例中，数字员工将成为其中一个重点——项目采用贴合制造企业用工逻辑的收费模式，基础收费按照替代岗位薪资减半收取，额外再拿订单分润，比如替代原月薪 6 万的资深工程师的 Agent，仅收取 3 万每月，若有提成则另计。
“从模式上来看，相当于我把我的很多小分身派去了不同工厂打工，然后把他们的工资回收回来给我。这个工资不需要我自己去赚，而是我的 AI 小弟去赚。”
“嗯。那这一套东西是要你先过去驻点教企业老板怎么用？”
“其实也不用我教，我现在主要在做这个 AI 远控。未来交付给老板的是一个全部都是 AI 员工的企业微信。然后你点到每个员工，你可以看到这个员工……比方这个实际上就是个工程师，然后它真的在给你操作 CAD 再给你去设计你今天要卖的这台设备的这个机械结构，然后你可以直接导出这个 AI 设计的图纸，直接落地到真实的工厂去生产。”
图片为演示避免泄露客户信息
Hiko 进一步阐述：“我还需要帮他模拟出来，可能还要个一个月左右。这可视效果主要是针对给用 AI 的人看，比如这个 AI 它原本发消息都是在服务器上发，但老板他看不到，所以我就把它模拟成了一个真实的对话。”
四、制造业的 AI 化，未来将是一个长期的社会课题
“那个 300 万的订单，后来怎么样了？”
“我没有自己接，而是介绍给高校团队了。”
“是因为自己接不了吗？”
“不是接不了，是我算过一笔账：这种全流程定制交付，高校有大量学生参与实习实践，有博导和研究生背书，接单流程也更规范；对企业来说，数据安全和人才安全都有更清晰的边界，还能顺手招人进厂。”
Hiko 表示：“所以我把这个环节交给他们，自己做两件更难但更值钱的事：把工厂问题翻译成 AI 能执行的逻辑，再把能复用的部分做成标准化产品。Palantir 给空客做制造调度，把生产率提升 4 倍，说明现场交付加产品化这条路能走通，我只是把模式做得更轻。商业闭环不靠一个项目收费，靠产品化后按流量、按结果或按订阅收费。
“这个动作看起来很小，但它让我开始认真想一件事：AI 落地的壁垒，不在于我把所有环节都攥在手里，而在于我能判断每个环节应该交给谁，然后把行业问题翻译成可执行的 AI 逻辑。这也是后来我思考 AI FDE 的起点。”（AI FDE，指前沿部署工程师 Forward Deployed Engineer，是人工智能领域新兴的复合型岗位，核心使命是把 AI 技术真正装进企业生产流程里，解决“最后一公里”落地难题。它不是单纯的算法研发，也不是传统售前，而是兼具技术功底与业务洞察的“跨界翻译官”——笔者注）
——Hiko 介绍了目前合作案例情况：除了介绍给高校团队的 300 万项目，目前还有 2 家工厂在推进项目落地，十余家企业处于观望，部分企业已完成合同和分成洽谈，目前按阶段推进开发。
可以接更多海外订单，目前主要聚焦有超车需求的头部制造企业
Hiko 透露，她与合伙人正在推动打造通用全制造业技术底座。其核心价值在于：解决传统非标工业设计人工成本高、效率低的痛点，还能帮助中国传统代工厂突破技术升级瓶颈，原本很多高端海外订单因工厂看不懂图纸做不出来，该项目可帮助工厂承接更多高价值订单。
Hiko 指出，目前国内仅头部制造企业有资金和能力完成参数化自动化改造，她们主要聚焦有 AI 转型超车需求的头部制造企业。
从对应的不同开发成本上来看：污水处理机械的垂直单领域开发总投入约 8000 元人民币/年，成本远低于预期；而她估算，通用全制造业技术底座开发预计每日投入约 2000 美元，开发周期不超过 6 个月，成本仍存在压缩空间。——而这需要更多不同领域企业的深度参与，提供全方位数据。
AI 化的数据安全问题
而这一切，又回到了核心安全痛点：工业企业无法接受核心数据上传云端，因为核心图纸、技术方案是企业生存根基，一旦泄露被竞品复制建厂会直接摧毁企业利润，制造企业老板对该风险极为敏感。项目针对提出本地隔离部署方案——
一是分层部署方案：核心设计与推理环节全部在企业本地断网部署，所有设计方案数据都留存于企业内部，仅初始客户资料分析、特殊零件参数化调试环节使用脱敏后的样本在云端处理，完全规避数据泄露风险。
二是授权模式类比：类似游戏引擎（UE）授权模式，项目方提供成熟通用技术底座，企业可在底座上自行迭代研发，核心数据完全由企业自主掌控。
此外，在技术路线选择上：选择自建私有算力云部署模型，不依托公开大模型 API，核心是避免用户数据外流，构建自身技术壁垒，可按需为客户搭建专属 AI 模型。
中国制造业的家族传承、技艺传承问题
通过 AI 的改造，这家企业的负责人其实已经实现退休了。
“在中国，传统家族企业其实非常多。我合作的这家企业就是其中之一。上下游厂商大部分也是家族企业。这些企业的下一代，如果有的也有着自己的想法，不愿意接班，那其实很多知识与传承就断了。”
Hiko 表示，运用 AI，可以在资深工程师退休前将行业经验蒸馏为 AI 数字资产，解决制造业资深人才流失问题。在她对接的案例中，就有另一家厂商想要解决老师傅退休经验传承、降低人力成本的痛点，并且这个案例已经实现变现。
中国制造业的痛点：要跟上数字化浪潮，才能吸引更多优秀年轻人才
Hiko 提到，那家污水处理设备企业的负责人是中国最早的那一批机械制造出海厂商，见证了行业的发展，也对这个行业也有着自己的情怀，这么多年以来，甚至多次支持认识的工程师去创业。
“她认为，中国制造它在未来十年，要从代工厂转型成一个拥有自己先进品牌的赛道。除了扶头部，还得把那些中小型企业也要数字化、跟上浪潮才行，不然人才流失巨大……行业都没有人，大家都跑到广深、跑去互联网行业了，这也是现在这么卷的其中一个原因。”
Hiko 也表示，自己作为年轻人，也认为，中国缺的是在更传统行业里面，年轻人愿意去的阵地，"很多年轻人宁可去做垃圾小视频，都不愿意来制造业。”
AI 技术争夺战：正向力量不去占领，就会被黑灰力量占领
Hiko 认为，需要更多从业者去推动 AI 往更正向力量发展，“如果被黑灰产业利用，做 AI 客服、AI 打电话，他们就会用来做诈骗。如果我用的好，它就是去帮这个企业、这个社会往正向去发展。”
Hiko 的项目远景目标，希望未来可以替代部分传统工程师岗位，解决传统制造业人才流失、招人难的问题，还可以帮助国内工厂向外扩张时，赋能本地非专业人员运营生产，最终实现 AI 全流程自主控制生产。
AI 数字化浪潮过程中，需要正视的社会稳定与人文关怀
笔者听完 Hiko 讲述，表示：一方面将带来很大的正面效益，另一方面也担忧会不可避免地带来裁员，这将可能带来恐慌情绪。Hiko 也表示无奈，因为自己从大厂跳出来，就是觉察到未来 AI 可能会替代自己。目前她们的项目也只应用于头部有超车需求的企业，覆盖面比较小；而被替换掉的员工，也主要集中在月薪 5000 元以下的偏体力型的工人。
AI 所带来的企业效率提升，与社会秩序稳定如何去平衡，未来将长期成为一个迫切的现实课题。
我们最后都认为：应该给使用 AI 的公司的每一个员工都提供更多的缓冲、人性化管理，同时在这个社会 AI 化的进程当中，确实需要有理多的人文关怀。
五、不妨更多的探索：游戏业，一直都是一个技术与应用最为领先的行业
中国的游戏业目前很卷，各环节从业者都在感叹没有利润。但本文的主人公却避开游戏的红海竞争，另辟一片天地，形成了清晰可落地的闭环变现模式，并取得了增长幅度非常大的营收与利润。
开了个“四不像”的店：勇于探索，勇于试验
而文章开头所提到的这家“四不像”的店，不得不说，还起到了非常关键的作用。
“开这家店，我更多不是为了赚钱，是想补上两块短板：一是离开大厂后，突破原来的社交圈和社会经历；二是用很小的成本，把 AI 落到线下，验证 AI 硬件和 AI 空间方案到底有没有人愿意用。离职前，我在公司内部发过一篇讲自己想法的文章，当时很多人没看懂，但也有不少同事私下找我说，他们其实有类似的想法，甚至聊到了合作方向。”
这让 Hiko 更加确定：“我要的不是坐在办公室里推演，是自己下场试。于是我花两三万元，把店开了三个多月，攒下上千个真实粉丝，也把 AI 硬件、AI 空间方案的很多技术想法跑了一遍。关店前，我又做了一次连麦，全网播放十几万、评论上千条，这些数据让我第一次能量化地看到，市场对 AI 硬件和 AI 走到线下到底是什么反应。——所以这个店不是失败，它是我一次很便宜的实验。”
一直在探索的她，关店后又开始了新的探索
未来她将更聚焦如何更高效。接下来她将在这个店拍摄收集到的素材，加上自己的想法，打造 AI 自媒体，主打一只 AI 猫作为主持人在讲述，AI 将自行剪片、自行发布在小红书上。
“我搞不懂啊，你做这个小红书，还有让猫讲这些，你的目标是什么？”
“想打算做成我的一个小 IP，我自己有做一些艺术与小创意作品，想带大家一起来买。”
“那节目的指向性是什么？剧情是幽默风格，还是一个什么样的追求？”
“第一期节目是‘我劝你别’这个主题。未来还会继续比如‘我劝你别开店’‘我劝你别离职’等更多期的节目，主要想打消年轻人的职场焦虑，去讲一些大厂的技术与真实的创业分享……就像看一个节目一样，猫怎么可能去打工嘛？大家就会觉得这可能是一个虚构的故事，但是又很真实，因为它可能就是用真实经历去写的。”
“你还挺有想法，我觉得你还挺像个文学青年。”
而在写本篇文章的过程中，笔者再次与 Hiko 联系时，她告知，店已经关了。而现在的她又正在探索一个"AI 主美”的新业务，她说更偏向咨询了，是用 AI 审美决策 Agent，根据量化的审美和视觉识别指标分析给 AIGC 的游戏 UI、游戏画面、漫剧、自媒体海报做迭代反馈，交付能直接投产的 AIGC 出品。
时代给予了她们更多，她们以自己的方式在这个时代绽放
与此同时，在采访之后的多次接触与讲述经历当中，笔者也感知到 00 后的她，是一个相对比较焦虑的人，她也说这也许是时代给予她的特征。
“太焦虑了，我觉得你大一就开始找实习，这个确实非常之超前，大家都还没还没进入状态，你已经去实习了。”
“对，这个确实是，我是比较焦虑、也比较超前，大一的时候想好了未来四年，现在又开始想未来四年……我从游戏大厂出来最早就是很简单的想法：平衡工作生活，想找一个躺着赚钱的路子。”
而经过一番探索，她目前的答案是：“把我目前的这条路跑通，派我的 Agent 员工出去干活，他们赚工资给我，然后我就用他们的工资来做游戏。哈哈哈。”
据她最近联系的进展，她们这个用 AI 改造制造业的业务 LuciAgent，对接到的许多国内厂商总体还是更多处于观望，反而是对接到的几家外国厂商非常快速地表示愿意展开正式合作。
“我们其实没有很独创，只是比较务实，开始得相对比较早。我与合伙人两个合作非常久、信任非常深，我们的技术，加上我和供应链的深度合作，所以比较小而美。”面对未来业务有可能进一步拓展、价值有可能进一步放大，Hiko 则比较从容：“我只是想证明：我现在做的，确实不是年轻人的空想，给咱们 00 后争口气，哈哈。”
结语
通过本次以及更多的采访，笔者认为：在互联网乃至所有行业中，游戏业其实一直领先，无论是技术应用，还是运营思维，乃至于各种行业最新打法，游戏业其实一直都在引领潮流。
AI 的到来，更让“游戏+AI"的打法成为一张王牌。这张王牌，不仅在游戏业，更有机会在各行各业大放光彩！
加油吧，中国游戏人！
罗斯基推出栏目《游戏与 AI》，深度追踪报道 AI 的最新发展，以及对游戏业的最新关键影响与变化。欢迎投稿、提供线索、联系采访！
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