双非本想借北美HCI博转CS PhD方向，想看看各位有没有吐槽的
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先来一下个人背景：
国内双非+英国游戏硕，家境一般，在国内游戏（腾讯、畅游）做了两年游戏策划，年包30学费已回本。但国内游戏存在两方面硬伤：1.专注商业模式的复刻和落地效率；2.早9晚10太卷。同时，对于这种创意密集型娱乐产业，需要大量个人时间积累玩的体验，没太多个人成长。目前由于前面15年的发展还存有余粮，长期下去感觉也没多少钱进行游戏消费，营收压力长久看必然增大。目前想申请北美HCI博士转CS的PhD，目标很明确，找法子润。但是感觉个人学术背景较差不知道是否具有可能性。同时Coding能力很基础，不具备技术栈的理解，无法进入纯血CS学科。
对于后续路子考虑：1.找个地方苟着呆学校；2.寻找平台型企业，避开内容型行业；3……..
补充内容 (2025-08-16 02:07 +08:00):
关于为何考虑PhD动机：
目前想走产研结合路线，纯内容生产定位做起来就是拿时间换钱，缺乏成长反馈。个人更想做一些相关研究。从个人对学科和产业认知来说，当前开发结构下有三个大方向都很具备研究价值：
a.AI决策。目前工业化3A游戏的AI生态较为基础的实现方式都是基于FSM和Unreal_EQS方案的预置行为，对于用户行为方案的响应程度有限。目前业内应该不存在执行非预置行为的AI决策方案。因此，市场渴求的“智能AI”一直无法被满足。
b.游戏体验评估模型。现阶段游戏的玩法趣味主要来源于：短中长期的“技巧训练——能力验证”来获取。通过控制训练强度和技巧效果强度在其中插入商业化埋点。但架构是唯一的，因此不同类型人群会表现出耐受度的差异性，从而造成用户流失。
c.自适应技巧难度调整策略。“难度”概念在游戏中是通过数值控制操作者进行技巧考验的失误次数来实现的。对于技巧难度而言：“人对于环境信息感知”，“陌生规则的理解和运用”，“自身脑力深度和机体敏捷程度”都存在差异性。目前对此常见对策有二：1.预设多种数值结构由玩家主观抉择；2.唯一数值结构强制玩家适应或退出。根据个性化表现数据实时调节的策略势必能稳定体验预期，从内容角度提升游戏产品研发成功效率。
如果有相关HCI领域大佬对此也很感兴趣，不知道能否带带
国内双非+英国游戏硕，家境一般，在国内游戏（腾讯、畅游）做了两年游戏策划，年包30学费已回本。但国内游戏存在两方面硬伤：1.专注商业模式的复刻和落地效率；2.早9晚10太卷。同时，对于这种创意密集型娱乐产业，需要大量个人时间积累玩的体验，没太多个人成长。目前由于前面15年的发展还存有余粮，长期下去感觉也没多少钱进行游戏消费，营收压力长久看必然增大。目前想申请北美HCI博士转CS的PhD，目标很明确，找法子润。但是感觉个人学术背景较差不知道是否具有可能性。同时Coding能力很基础，不具备技术栈的理解，无法进入纯血CS学科。
对于后续路子考虑：1.找个地方苟着呆学校；2.寻找平台型企业，避开内容型行业；3……..
补充内容 (2025-08-16 02:07 +08:00):
关于为何考虑PhD动机：
目前想走产研结合路线，纯内容生产定位做起来就是拿时间换钱，缺乏成长反馈。个人更想做一些相关研究。从个人对学科和产业认知来说，当前开发结构下有三个大方向都很具备研究价值：
a.AI决策。目前工业化3A游戏的AI生态较为基础的实现方式都是基于FSM和Unreal_EQS方案的预置行为，对于用户行为方案的响应程度有限。目前业内应该不存在执行非预置行为的AI决策方案。因此，市场渴求的“智能AI”一直无法被满足。
b.游戏体验评估模型。现阶段游戏的玩法趣味主要来源于：短中长期的“技巧训练——能力验证”来获取。通过控制训练强度和技巧效果强度在其中插入商业化埋点。但架构是唯一的，因此不同类型人群会表现出耐受度的差异性，从而造成用户流失。
c.自适应技巧难度调整策略。“难度”概念在游戏中是通过数值控制操作者进行技巧考验的失误次数来实现的。对于技巧难度而言：“人对于环境信息感知”，“陌生规则的理解和运用”，“自身脑力深度和机体敏捷程度”都存在差异性。目前对此常见对策有二：1.预设多种数值结构由玩家主观抉择；2.唯一数值结构强制玩家适应或退出。根据个性化表现数据实时调节的策略势必能稳定体验预期，从内容角度提升游戏产品研发成功效率。
如果有相关HCI领域大佬对此也很感兴趣，不知道能否带带
