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6月29日，《麻省理工科技评论》中文版刊发的《世界模型正在重新定义“游戏”的价值》一文指出，游戏环境兼具复杂性和可控性，能够支持智能体低成本反复试错，正在成为训练世界模型和具身智能的重要资源。游戏需要持续处理角色运动、空间关系、物体碰撞和环境变化，并记录玩家在不同情境下的操作及其结果，这一过程与机器人感知环境、预测变化和执行动作具有较强关联。游戏行业长期积累的交互数据、动作捕捉、物理仿真、实时渲染和强化学习能力，也开始进入机器人研发环节。目前，游戏公司正通过数据供给、虚拟环境构建和技术迁移等不同路径，向机器人产业输出能力。
案例一： General Intuition将玩家操作转化为机器人训练数据
美国人工智能初创公司General Intuition由游戏录屏和分享平台Medal孵化，重点开发空间智能和具身智能基础模型。Medal积累了大量游戏录像以及与之对应的玩家操作行为和游戏事件。与普通视频相比，这类数据不仅呈现画面发生了什么，还记录玩家何时采取了移动、转向和躲避等操作，以及环境随后发生了什么变化，可以帮助模型理解空间位置、运动方向、障碍关系和行动后果。
Medal在2026年3月发布的官方说明中表示，平台每月拥有超过1500万名用户，预计2026年将产生超过25亿条游戏片段。General Intuition将游戏画面与移动、避障、得分等玩家行为和事件建立对应关系，用于训练空间智能模型。
2026年6月25日，美国科技媒体TechCrunch实地采访General Intuition公司时，现场展示了一台采用相关模型的四足机器人。机器人依靠一台前置摄像头在办公室内移动，并对人员、座椅等动态物体作出反应。公司人员表示，模型先利用数百万小时游戏数据进行预训练，再使用实体四足机器人在现实街道上运行时采集的8分钟数据进行微调，使模型适应实体机器人的视觉输入、运动方式和现实环境。General Intuition并不生产机器人，而是计划向机器人、无人机和自动驾驶企业提供基础模型。其主要价值在于将游戏平台持续产生的玩家行为转化为低成本预训练资源，减少机器人企业完全依赖真机采集数据的压力。不过，目前公开效果仍主要来自企业演示，相关模型能否在不同设备和现实场景中稳定应用仍需进一步验证。
案例二： KRAFTON将虚拟世界能力延伸至物理AI
韩国游戏公司KRAFTON长期开发和运营《绝地求生》等大型多人在线游戏，积累了复杂地图构建、角色控制、物体碰撞、环境模拟和大规模用户交互处理能力。机器人同样需要在复杂环境中识别目标、规划路径和调整动作，游戏公司构建和运行虚拟世界的能力可以用于机器人训练、控制策略测试和应用场景验证。
KRAFTON于2025年在美国成立机器人研发公司Ludo Robotics，2026年2月又设立Ludo Robotics韩国法人，重点研究物理AI和通用机器人智能系统，由KRAFTON为其提供投资支持，并通过自身人工智能中心向其开放技术合作、计算基础设施和人才网络。2026年3月，KRAFTON又与韩国航空航天和国防企业韩华航空航天建立物理AI战略合作关系，联合推进核心技术研发、应用场景验证和商业化体系建设。双方形成了较为清晰的能力分工：韩华航空航天提供机器人、无人系统、制造设备和现实作业场景，KRAFTON则提供人工智能软件、游戏数据和虚拟环境构建能力。机器人进入工厂、仓库和户外环境前，可以在虚拟空间中反复进行移动、避障和任务操作，测试控制策略在不同地形和突发情况下的稳定性，降低真机训练造成的设备损耗和安全风险。KRAFTON目前尚未公布成熟机器人产品，其布局仍处于研发和验证阶段，但已经表明游戏公司可以成为机器人产业的软件、数据和仿真能力供应者。
案例三：腾讯将游戏动捕和强化学习用于机器人控制
腾讯的实践体现了游戏研发能力在企业内部向机器人领域迁移。腾讯游戏长期使用动作捕捉、三维建模、物理模拟和智能体训练技术，腾讯Robotics X实验室则负责机器人本体、运动控制和环境感知研究。双方合作将游戏制作过程中形成的技术和素材用于四足机器人Max的训练。
研究人员利用腾讯游戏常用的动作捕捉技术，采集真狗走、跑、跳和站立等运动数据，并将这些数据映射到仿真环境，使Max通过模仿学习掌握基本运动姿态。腾讯游戏还参与改进仿真引擎的物理模拟效果和运行效率，使Max可以在虚拟环境中完成匍匐、跨越障碍和穿越复杂地形等训练。相关控制策略在仿真环境中形成后，无需在实体机器人上重新训练，便可迁移到实体的机器人Max上。
研究团队随后引入环境感知和强化学习，设计了双四足机器人障碍追逐任务。两台MAX分别承担追击者和躲避者角色，需要根据对手、障碍和目标位置实时调整行进策略。腾讯Robotics X团队在2024年发表于英国学术期刊《自然·机器智能》的研究论文显示，经过训练的Max机器人能够模仿动物动作、穿越复杂障碍，并在追逐游戏中形成躲避、加速和追击策略。该研究将游戏行业的动作素材、仿真工具和任务设计能力，与机器人控制和强化学习结合起来，说明游戏技术不仅可以构建虚拟训练场景，还可以直接参与机器人运动能力和决策能力的形成。
参考文献：
[1]加洋.世界模型正在重新定义“游戏”的价值[EB/OL]. (2026-06-29). https://www.mittrchina.com/news/detail/16574.
[2] Medal. Medal x General Intuition: How Clips and Gameplay Actions Create Spatial Intelligence[EB/OL]. (2026-03-19). https://medal.tv/blog/posts/medal-x-general-intuition-how-clips-and-gameplay-actions-create-spatial-intelligence.
[3] Rebecca Bellan.General Intuition’s $2.3B Bet That Video Games Can Train AI Agents for the Real World[EB/OL]. (2026-06-25). https://techcrunch.com/2026/06/25/general-intuitions-2-3b-bet-that-video-games-can-train-ai-agents-for-the-real-world/.
[4] KRAFTON. KRAFTON Appoints Kangwook Lee as Chief AI Officer to Advance AI-Driven Game Innovation[EB/OL]. (2026-02-24). https://www.krafton.com/en/news/press/krafton-appoints-kangwook-lee-as-chief-ai-officer-to-advance-ai-driven-game-innovation/.
[5] KRAFTON. 크래프톤, 한화에어로스페이스와 ‘피지컬 AI’ 전략적 동맹 구축[EB/OL]. (2026-03-13) . https://www.krafton.com/news/press/%ED%81%AC%EB%9E%98%ED%94%84%ED%86%A4-%ED%95%9C%ED%99%94%EC%97%90%EC%96%B4%EB%A1%9C%EC%8A%A4%ED%8E%98%EC%9D%B4%EC%8A%A4%EC%99%80-%ED%94%BC%EC%A7%80%EC%BB%AC-ai-%EC%A0%84%EB%9E%B5/.
[6] Han, L., Zhu, Q., Sheng, J. et al. Lifelike agility and play in quadrupedal robots using reinforcement learning and generative pre-trained models. Nat Mach Intell 6, 787–798 (2024). https://doi.org/10.1038/s42256-024-00861-3.
[7] 泽南. “不务正业”的腾讯游戏，正在帮助科学家们“上天下地” [EB/OL].[2026-07-23]. https://cloud.tencent.com.cn/developer/article/2034539.
