你已经是台成熟的vivo手机了，要自己学会打王者( 七 )_允中发自凹非寺量子位报道|公众号QbitA

vivo AI Lab还搭建了一整个分布式强化学习环境：终端、PC端和云端一体运用。

其中，手机负责游戏的运行、动作执行和数据采集；

电脑负责连接手机和服务器，进行强化学习算法选择、动作决策单元的运转；

云端的GPU服务器集群负责整个神经网络的运行和存储。

并且在该环节，vivo AI Lab还直接使用了全开源的gRPC技术，这是HTTP 2.0时代的基础底层数据框架。

也能让整个“分布式强化学习环境”具有极大的网络化潜力。

面向AI时代打造手机

当然，至此，可能你也能窥见vivo训练AI打游戏的雄心所在了。

跟单纯通过游戏训练AI并“迁移”到其他场景不同，vivo既然不使用游戏的API接口、转而从游戏界面的图像获取数据，那更在意的显然是未来性。

怎么理解这种未来性？

vivo方面说，因为整个深度学习过程中的数据都是从手机终端直接采样而得，除了其他玩法类似、基础操作需求相近、图像识别相近的游戏外，vivo还能利用与本次尝试相同的架构（手机图像识别+特定深度学习神经网络+深度学习网络化环境），对手机中的各种场景进行学习归纳。

你已经是台成熟的vivo手机了，要自己学会打王者( 七 )