2025
一款火星工厂游戏，用机器学习猜出猫咪想要什么。
10岁以上PC和主机
撰写于2026-09-15 · 编辑评估，非实测效果 · 我们如何评分 →
《Learning Factory》是由俄罗斯创立的工作室Luden.io制作的一款自动化经营游戏，这也是制作了《while True: learn()》的那支小团队。经过长时间的抢先体验后，它于2025年1月为Windows、macOS、Linux和Xbox平台正式发行。玩家扮演的是一座火星上废弃工厂的新任总工程师，而顾客则是一群猫咪。
玩法是俯视视角，节奏缓慢。地表是一个由矿脉、水域、草地和岩石组成的网格，玩家要在上面填满钻机、冶炼炉、装配机、传送带和商店。没有战斗，也没有计时。游玩时长完全取决于玩家自己愿意投入多少，因为这个循环永远是“再多一条传送带、再多一件产品、再多一家商店”。菜单的文字量很大：合同任务、一棵科技树、一份产品目录，以及一部游戏内百科，会随着相关词汇的出现而解释这些机器学习术语。
玩家挖掘原材料，把它们输送到能把原料组合成商品的机器中，再把商品送到商店，让猫咪们前来购买。每一笔销售都是一次观察：这只具有这些特征的猫，买了这件东西。玩家把这些观察结果收集成一个数据集，交给一个游戏内置的工具，让它学习哪些猫想要哪些产品，然后预测下一份订单。基于20笔销售数据做出的预测并不可靠，您会在收入上真切地感受到这一点；而基于数百笔数据做出的预测，则值得围绕它专门搭建一条生产线。随着产品树不断加深、地图分裂成地表和地下两层，难度也会随之提升，所以一次路径规划失误，可能会让整个班次的产能付诸东流。
契合评分65，因为收集数据、并依据预测采取行动，正是赚钱的方式，而不是一个可有可无的附加面板。它够不上最高档位，是因为玩家也可以靠瞎猜和暴力堆产能来取得成功，所以有价值的那部分是“可选的”，而不是“强制的”，模型本身也从未被真正打开过。
迁移评分58。能带出游戏的，是关于证据的一种习惯：样本越多，预测就越好，而在狭窄样本上训练出的模型，在新情况面前会失效。带不出游戏的是任何具体的技术，因为玩家从不需要自己选择模型、特征或评估指标，只是不断给它投喂销售数据。
反复评分70。每当出现新产品或新品种的猫咪，预测这个循环就会重新运转一次，而工厂也会在数十个小时里持续扩张，所以关于数据和产能的同一种推理，会一次又一次地回来，而不是只被运用一次就被搁置。
仅编辑判断编辑部之外没有人核查过。这是我们对这款游戏玩法的判断。
证据等级为「仅编辑判断」。开发者自己的游戏页面和Steam商店信息，均于2026年9月核实，证实了游戏包含的内容：自动化、一棵科技树，以及一个由玩家销售数据驱动的机器学习工具，此外还链接了教学视频和一部游戏内百科。这些信源都没有证明玩这款游戏能提升任何可测量的技能，我们也没能找到任何针对这款游戏的研究。这个评级是我们对游戏机制的解读：“从数据到预测”这个循环是真实存在且会反复出现的，这也是它得分相当不错的原因；而隐藏的模型，则是准确性与透明度没能得到更高分数的原因。
编辑评估——并非经过科学测量的效果。
通过——吸引人的是那种平静的建造与优化循环,要满足的是猫咪而不是敌人;预测工具只是车间里又一台机器,而不是关卡之间插播的一堂课。
这个评级仅为编辑判断，并与开发者自己的游戏页面和Steam商店信息进行了核对。两者都描述了“从数据到预测”这一循环，但都没有测量玩这款游戏是否能提升任何技能；这一评估解读的是游戏机制，而不是任何实测的结果。
Steam ↗ · 523 条评测 · 核实于2026-09-10
Windows, macOS and Linux on Steam and GOG; a macOS build is also sold through the Mac App Store.
There is a free demo on Steam.
收集销售数据、并依据预测采取行动，正是这里真正赚钱的方式，而不是一个可有可无的附加面板，但玩家也可以靠瞎猜和暴力堆产能来取得成功，所以有价值的那部分是“可选的”，而不是“必须的”。
