QQ飞车手游宣布的时候，著名歌手张杰也是到了现场为QQ飞车手游贡献自己的一份力量，让这个11年的传承在一次的高傲的出现在玩家的面前，不删档测试，瞬间破千万，服务器爆满，一周的注册量超过了三千五百万人。

  其实，在游戏开发阶段，研发人员一般会用自动化测试的方式对应用来测试。比如，对于竞速类游戏应用，研发人员通过AI车辆模拟真实玩家操控车辆进行车辆运行的场景，从而对车辆运行类游戏应用来测试，这里就涉及了人工智能(Artificial Intelligence，AI)领域。

  针对这个测试方法，早在18年5月18日，腾讯申请了一项名为“控制应用中车辆的方法、设备及存储介质”的发明专利（申请号为：8.0），申请人为腾讯科技（深圳）有限公司。

  相信有很多人都不了解QQ飞车中的人工智能，那么根据目前公开的专利申请文件，让我们大家一起来了解一下AI是如何让QQ飞车飞起来的吧。

  如图所示为具体操作的环境示意图，包括终端和控制设备。终端是安装有竞速类游戏应用的电子设备，该电子设备能是智能手机、平板电脑等等。控制设备能为PC机。

  终端和控制设备之间通过有线或者无线的方式相连接，控制设备中安装有自动化测试软件。在测试过程中，终端录制一段车辆运行的视频，并将该视频发送到控制设备中，控制设备根据车辆运行视频中的车辆运行画面，通过机器学习算法训练生成进行策略模拟。

  在AI车辆控制阶段，终端将游戏应用的实时画面传输到控制设备中，控制设备根据实时画面进行策略模型，确定AI车辆在该画面下的目标如何操作，并向终端发送响应的控制指令，以便于终端根据该控制指令模拟出真实玩家控制AI车辆的效果。

  这个过程虽然看着简单，但是其中包含的机器学习可并不是那么简单的，让我们具体看看控制设备是如何学会开车的吧。

  如上图所示为控制应用中车辆的方法原理示意图，控制车辆的办法能够分为模型训练阶段和模型使用阶段。在模型训练阶段，控制设备从玩家视频的玩家车辆运行画面中，提取样本赛道图像以及该画面下车辆是如何操作的策略，并将样本赛道图像作为训练样本的输入样本，将样本行进策略作为训练样本的输出样本，从而根据多组训练样本，通过机器学习算法训练得到行为决策模型。

  在模型使用阶段，控制设备获取到实时的AI车辆运行画面后，从AI车辆运行画面中提取包含AI车辆所处赛道路段的AI赛道图像，并将其输入行为决策模型中。行为决策模型依据输入的AI赛道图像，输出相应的目标行进策略，以便控制设备根据该策略模拟真实用户控制AI车辆行进。

  可以看到，在该流程图中，总共分为三个步骤，分别是获取画面、提取前进策略以及根据画面策略进行学习，进而达到学会开车和控制车辆的目的。

  首先，获取样本车辆运行画面，样本车辆运行画面中包含真实玩家控制的车辆在赛道上行进的画面。该样本车辆运行画面是样本车辆运行视频的视频帧，该样本车辆运行视频是真实玩家控制应用中的车辆行进时，终端通过屏幕录制功能录制的视频。

  其次，从样本车辆运行画面中国提取样本赛道图像和样本做策略，样本做策略用于指示车辆在赛道上的进行方式。

  最后，根据样本赛道图像和样本做策略训练行进决策模型，样本赛道图像为行进策略模型输入样本，样本行进策略为行进决策模型输出样本，行进决策模型用于依据输入的AI赛道图像输出目标行进策略，AI赛道图像从AI车辆运行画面中提取得到，目标行进策略用于控制AI车辆行进。

  如上图为车辆运行画面的示意图，相信很多人都很熟悉这个界面吧，除了正中的AI车辆，还有几部分区域：左下角的第一控件区域（包含左转控件和右转控件）和右下角的第二控件区域（刹车控件、漂移控件和道具使用控件）。

  以上就是大家熟悉的游戏QQ飞车中包含的人工智能技术，可能很多人万万没想到人工智能就在自己的身边，而且就在自己日常玩的游戏中。可以说模拟游戏车俩的人工智能就是无人驾驶车辆的一个缩影，从中我们也可以窥见人工智能的迅速发展，相信今后不止是在游戏中，我们生活的每个方面都一定会出现人工智能的影子。

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