本月相关部门发布新政策,探索角色扮演系统（RPG）的魅力：从NPN到现代游戏体验

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本周数据平台近期行业报告发布政策动向:今日行业报告传递重要政策变化,探索角色扮演系统（RPG）的魅力：从NPN到现代游戏体验

在游戏世界中，角色扮演系统（Role-Playing Game，简称RPG）一直占据着重要的地位。它不仅为玩家提供了一个沉浸式的虚拟世界，还让玩家能够通过扮演不同的角色，体验丰富多彩的人生。其中，NPN（Non-Player Character，非玩家角色）作为RPG游戏的核心元素之一，扮演着至关重要的角色。本文将带领大家探索角色扮演系统的发展历程，从NPN的起源到现代游戏体验。 一、NPN的起源与发展 1. NPN的诞生 NPN最早可以追溯到20世纪70年代的桌面角色扮演游戏（Tabletop RPG）。在那个时代，玩家们围坐在一张桌子旁，通过讲述故事、扮演角色来共同体验游戏。在这个游戏中，除了玩家扮演的角色外，还有许多由游戏主持人（Game Master，简称GM）控制的非玩家角色。这些角色通常被称为“非玩家角色”，即NPN。 2. NPN在电子游戏中的发展 随着电子游戏技术的不断发展，NPN逐渐从桌面游戏走向了电子游戏。早期的电子RPG游戏，如《龙与地下城》（Dungeons & Dragons）和《最终幻想》系列，都采用了NPN系统。这些游戏中的非玩家角色，不仅为玩家提供了丰富的剧情和任务，还让玩家在游戏中拥有了更多的互动和选择。 3. NPN在现代游戏中的演变 随着游戏技术的进步，NPN在游戏中的地位和作用也发生了很大的变化。现代游戏中的NPN已经不再仅仅是游戏剧情的推动者，它们还具备了更高的智能和互动性。例如，《刺客信条》系列中的NPC，不仅能够根据玩家的行为做出反应，还能与玩家进行对话，甚至参与到玩家的任务中。 二、角色扮演系统（RPG）的魅力 1. 沉浸式体验 RPG游戏通过丰富的剧情、角色和世界观，为玩家提供了一个沉浸式的虚拟世界。在这个世界中，玩家可以自由地探索、完成任务、与其他角色互动，从而获得独特的游戏体验。 2. 丰富的角色扮演 RPG游戏中的角色扮演系统，让玩家可以根据自己的喜好和兴趣，选择不同的角色进行扮演。这些角色拥有不同的背景、性格和能力，让玩家在游戏中体验到不同的人生。 3. 持续的剧情和任务 RPG游戏通常拥有丰富的剧情和任务，玩家在游戏中需要不断探索、解谜、战斗，以推动剧情的发展。这种持续的剧情和任务，让玩家在游戏中始终保持新鲜感和挑战性。 三、总结 角色扮演系统（RPG）作为游戏领域的一个重要分支，凭借其独特的魅力，吸引了无数玩家的喜爱。从NPN的起源到现代游戏体验，RPG游戏不断发展和创新，为玩家带来了丰富多彩的游戏世界。相信在未来的日子里，RPG游戏将继续为玩家带来更多惊喜和乐趣。

人工智能机器人领域正在经历一场前所未有的 " 光子争夺战 "，各大科技巨头正在疯狂收集现实世界的视觉数据来训练 AI 机器人。据硬 AI，摩根士丹利在最新研报中表示，随着 AI 机器人和具身人工智能的发展，特斯拉、Meta 和 Figure AI 等大规模收集视觉数据来训练视觉语言行动 ( VLA ) 模型。具体来看，特斯拉转向 " 纯视觉 " 训练方法，Meta 通过智能眼镜收集日常活动数据，而 Brookfield 与 Figure AI 合作在庞大的房地产组合中部署数据收集。这一趋势对投资者意味着，视觉数据成为 AI 训练的新 " 金矿 "，拥有数据收集能力的公司将在 AI 机器人竞赛中占据优势地位。摩根士丹利用 " 肥金枪鱼 " 比喻来解释视觉数据的价值：2019 年一条 612 磅的蓝鳍金枪鱼在东京拍卖会上售价 310 万美元，但如果没有捕捞工具，这条鱼的价值为零。同样，如果没有处理能力（yottaflops 级算力，1 yottaflop = 1 万亿 teraflops），世界的视觉数据价值也为零。但一旦具备了收集和处理能力，这些数据就变得极其珍贵。 特斯拉的战略转型：从遥控操作到纯视觉训练大摩表示，特斯拉在 Optimus 机器人训练方面正在经历重大战略转变。据 Business Insider 报道，特斯拉内部消息人士透露，公司已将 Optimus 机器人训练转向 " 纯视觉 " 方法，放弃了传统的遥控操作、动作捕捉服装和 VR 技术，转而记录工人执行任务的视频作为训练数据。2025 年 5 月，特斯拉前 Optimus 负责人在 X 平台发布了一系列视频片段，展示 Optimus 执行据称从人类视频中学习的自主任务。这些视频最初采用第一人称视角（摄像头安装在人类演示者身上），但最终目标是扩展到由 " 随机摄像头 " 以及互联网上的内容捕获的第三人称视角。这一战略转变凸显了视觉数据在 AI 机器人训练中的核心价值。正如大摩报告所述：" 当你驾驶特斯拉时，你不仅仅是在物理空间中行驶，你还在玩一个视频游戏……将数据输入模拟世界以训练特斯拉最新的 FSD 模型。" Meta 的智能眼镜：将日常生活转化为训练数据摩根士丹利互联网团队认为，Meta 的可穿戴设备虽然是 " 长期看涨期权 "，在未来几年内不太可能影响财务数据，但其战略意义不容小觑。Meta 正在推进其多年愿景，将领先的大模型和代理能力整合到下一代可穿戴设备中。大摩报告指出：当你佩戴 Meta 眼镜时，你正在教授模型如何弹钢琴、织毛衣、倒咖啡或倒垃圾。想象一下，如果 2 年内有 2000 万台这样的设备投入运营——这几乎是道路上特斯拉车辆数量的两倍——每个 Meta 眼镜用户都可能在元宇宙中训练一个在数十亿场景中迭代的人形化身。 Brookfield 与 Figure AI：房地产帝国的数据收集网络摩根士丹利另类投资团队将 Brookfield 视为执行大规模 AI 基础设施解决方案的领导者。Brookfield 与 Figure AI 的合作被视为在快速发展的人形机器人领域创建专业知识的重要步骤。Brookfield 的全球庞大足迹使其成为帮助 Figure AI 构建最大预训练数据的独特合作伙伴。Brookfield 是最大的房地产所有者之一，拥有超过 10 万个住宅单元、超过 5 亿平方英尺的商业办公空间和 1.6 亿平方英尺的物流办公空间。该合作将允许 Figure AI 积累关键的 AI 训练数据，教授人形机器人如何在各种以人为中心的空间中移动、感知和行动。数据收集工作已经在 Brookfield 环境中展开，预计该项目将在未来几个月内扩大规模。