第二屆騰訊“開悟”AI大賽啟動，騰訊聯動高校破局AI研究瓶頸

第二屆騰訊“開悟”AI大賽啟動，騰訊聯動高校破局AI研究瓶頸。

騰訊正在利用游戲的復雜環境，為攻克通用人工智能研究創造各種可能性。

8月18日，第二屆騰訊開悟MOBA多智能體強化學習大賽”（下稱“大賽”）宣布啟動。該大賽由騰訊AI Lab、王者榮耀、騰訊高校合作、騰訊游戲學院等共同發起，由騰訊云計算提供底層資源支持。

“開悟”AI開放研究平臺依托于騰訊太極機器學習平臺，基于平臺擁有的算法、算力、脫敏數據等資源優勢，為學術研究人員和算法開發者開放國際一流的研究與應用探索平臺。

對于高校而言，AI研究的挑戰十分嚴峻：目前高校研究普遍面臨著數據量較少、數據的多樣性不足、數據質量參差不齊等問題；同時，隨著高校強化學習算法研究的不斷深入，項目對計算資源的需求也水漲船高。而除了機器資源本身，也缺乏容易上手的AI開放實驗平臺。

騰訊將自身的AI能力開放成國內科研的助推器。本屆賽事沿用過往面向高校的邀請賽制，進一步擴大了開放規模，邀請20余所國內外知名高校參賽。參賽隊伍需要在指定的時間內，在給定的資源下訓練出最優模型，并最終部署好使用最優模型的AI服務器，提交系統完成1V1、3V3對局挑戰。

相比起第一屆賽事，本屆賽事重點實現了輕量化和易用化：在保證賽題研究價值的同時，降低了參賽者理解游戲規則及研發操作的成本，使參賽者能更聚焦于AI開發本身。

與此同時，開悟攜手高校合作開發課程，進一步普及多智能體強化學習教育。2021年8月，騰訊宣布與四所國內一流高校共建教學內容和課程體系改革項目。北京大學李文新、電子科技大學謝寧、清華大學李秀、中國科學技術大學周文罡等四位教授將基于騰訊開悟平臺，分別構建一門至少20學時的多智能體及強化學習平臺的專業課程，理論授課知識點包括但不限于機器學習、強化學習、多智能體決策等相關的知識點。

在算法框架和組件層面，騰訊太極機器學習平臺為開悟平臺提供機器學習/深度學習等核心加速組件，結合騰訊內部業務的沉淀，經過了萬億級的數據訓練和流量訪問，為參賽者提供更有力的支持。

騰訊云計算作為本次大賽獨家算力支持平臺，將為參賽隊伍提供高性能的云服務器資源供數據建模與學習推理?；隍v訊云 GPU 云服務器超強的并行計算能力，可完成傳統計算資源無法處理的大規模部署AI 推理任務，極大地提升運算效率，高度匹配了深度學習訓練，推理和科學計算場景下日益增長的高精度高效率算力需求。

騰訊AI Lab總經理楊巍指出，“開悟平臺承載了技術、資源、人才等生態原料，始于又不止于競賽。開悟將逐步發展為競賽-課程-科教聯盟-科創聯合體的生態聚集地，未來會進一步延展平臺承載力，推進AI與教育融合，提高學生的創造力與研究才能，為生態貢獻跨學科技術、跨界人才和多方資源。”

同時，王者榮耀執行制作人、騰訊天美L1總經理黃藍梟也表示：“我們開放了《王者榮耀》的核心機制，提供標準接口、核心算法、脫敏的測試數據、評估工具和計算集群等，給高校老師和同學們進行多智能體的機器學習算法研究、學習成果交流、對算法成果反復迭代升級。同時，也期待這些研究成果，能夠落地到其他產業環境中，為工業機器人、救災機器人等提供助力。”

聚焦多智能體博弈騰訊“開悟”聯動高校破局AI研究瓶頸

下一個AI里程碑可能會在復雜策略游戲中誕生：現實世界中人類決策時面對的環境更復雜、有更多不確定性和局限性。利用游戲的復雜環境，攻克多智能體強化學習方法，有望利用AI解決真實世界的復雜問題，例如城市/空中交通管理、多機器人協調、能源分配等等。長遠來看，“AI+游戲”研究將是騰訊攻克AI終極研究難題——通用人工智能（AGI）的關鍵一步。

AI學界持續面臨面四大挑戰：算法、數據、算力、場景。以強化學習為例，每個要素都有很多挑戰，比如研究場景稀缺，沒有數據，算法測試困難到算力昂貴等。

王者榮耀為高校AI研究提供了一種現實可用的場景。這款移動端的5V5 MOBA類游戲，具有高復雜度、高挑戰性、強協作性的特點。據統計，在王者對局中，玩家的動作狀態空間高達10的20000次方，遠遠大于圍棋及其他簡單游戲，甚至超過整個宇宙的原子總數（10的80次方）。

在2020年首屆“開悟”高校大賽上，作為參賽隊伍指導老師，電子科技大學謝寧教授表示：“開悟平臺提供游戲AI框架、強化學習算法框架及基礎算力等資源/服務，解決了我們AI教育中面臨的AI應用與實訓平臺的缺口。在去年的賽事中，游戲環境有效提升了學生團隊對AI的興趣，幫助他們積累了深度強化學習模型設計與實現的經驗。”

首屆賽事參賽學生代表，中國科學技術大學學生趙鑒在分享賽后感想時表示：“很高興有機會接觸如此大型游戲的AI設計，開悟平臺讓團隊能將本身游戲愛好與專業相結合，提高了我們對人工智能領域的研究興趣。”

基于首屆比賽的成功經驗，第二屆開悟大賽進行了易用性與輕量化升級，降低高校學生的研究門檻。

作為國內領先的公有云平臺，騰訊云在通用 CPU 和異構 GPU 豐富的實例配置與規格可以滿足不同業務算力需求。尤其是在 AI 訓練與推理場景下，引入騰訊云 GPU 異構計算對于效率的提升非?？捎^。

在易用性上，開悟對平臺操作進行了多項優化，幫助使用者更快上手，更高效地開發。具體包括：進一步完善說明文檔，幫助參賽者快速接入平臺；開放標準化環境接口代碼，允許參賽者在本地環境確認AI效果并進行調試；提升訓練效率，大幅縮短模型訓練時間等。

在輕量化上，降低參賽者學習游戲規則及進行基礎工作的成本，更聚焦于算法開發工作。具體包括：統一開發完備的環境信息，參賽者不需陷于特征工程；開放基準算法，讓參賽者快速迭代等。

開悟對AI產學研用全鏈條的推動作用，也正受到社會各界關注。2021年4月8日，騰訊“開悟”聯合高校成立了人工智能科教聯盟，并攜手高校、科研院所、產業園區、投資機構組建人工智能科創聯合體，共同在關鍵核心技術聯合攻關、人才培養聚集和促進產業鏈上下游交流合作等方面共同努力。

助力產學研，共享AI+游戲新生態

若AI能在如此復雜的環境中，學會人一樣實時感知、分析、理解、推理、決策到行動，就可能在多變、復雜的真實環境中發揮更大作用。

自2018年起，騰訊 AI Lab 持續投入多類“AI+游戲”研究，并與王者榮耀團隊合作打造策略協作型AI“王者絕悟”。三年來，王者絕悟AI在對局中飛速成長，得到了學術界認可，相關論文已先后被 AAAI、NeurIPS 等 AI 頂級會議收錄。2021年，全英雄達到職業電競水平的“王者絕悟”亮相2021世界人工智能大會，受到社會廣泛關注。

騰訊 AI Lab 已在“AI+游戲”領域取得多項成果，策略協作型AI“絕悟”，取得4項世界大賽冠軍，現擔任中國國家圍棋隊訓練專用AI的圍棋 AI “絕藝”。同時探索AI在游戲產業全鏈路應用，用AI提高游戲開發效率、打造新玩法、輔助游戲平衡性測試等。

借助開悟平臺，騰訊AI Lab和王者榮耀希望聯動更多有興趣的高校和學者參與，共同在游戲環境中探討和研究這些難題，并尋找AI新技術覆蓋更多場景的可能性，如醫療、工業、農業、交通等現實場景，及虛實結合的元宇宙世界（Metaverse）等。

最后，記得關注微信公眾號：鎂客網（im2maker），更多干貨在等你！