第二届「开悟」大赛结果公布，联动高校破局研究挑战腾讯云开发者社区

腾讯正在联动高校，利用王者荣耀的复杂环境，为推动通用人工智能研究创造各种可能性。

4月14日，第二届「腾讯开悟多智能体强化学习大赛」（以下称「大赛」）决赛在成都落幕，来自20多所顶尖高校的AI研发团队，经过半年来的比拼，共有4支团队进入决赛。经过现场激烈角逐，来自清华大学计算机系的学生团队获得本届大赛冠军。

决赛四强排行榜

本届大赛由腾讯AI Lab、王者荣耀、腾讯新文创总部、腾讯高校合作、腾讯游戏学堂等共同发起。腾讯「开悟」AI开放研究平台依托于腾讯太极机器学习平台，为参赛团队提供了研究资源、全栈打通的闭环科研验证环境和辅助管理服务；算力方面，腾讯云遨驰异构计算平台，基于遨驰分布式云操作系统的新一代全球领先的异构加速引擎技术，为本届AI大赛全程提供资源及技术支持。

据开悟平台技术专家介绍，各队在算法模型设计、奖励函数设计以及训练方式等方面，分别进行了探索尝试，训练出了较高强度的AI，并且在对战中表现出了独特的战略风格。

本次赛事的四强队伍，来自清华大学自动化系的王博源同学在分享中表示：「我们在参赛过程中极大地促进了合作能力，为今后的科研做好了铺垫」；来自西安交通大学的王子儒同学更是表示，本次参赛经历让队员们坚定了未来从事的科研方向。

「开悟」平台开放AI能力

让参赛者聚焦算法研究

本届赛事沿用过往面向高校的邀请赛制，进一步扩大了开放规模，邀请20多所国内外知名高校参赛。参赛队伍需要在指定的时间内，在给定的资源下训练出最优模型，并最终部署好使用最优模型的AI服务器，提交系统完成1V1、3V3对局挑战。

在赛事各阶段，每支参赛队伍都可获得等量的训练资源。这意味着参赛者无法通过无限加大算力来提升AI能力，而是需要不断优化模型。同时，为了让参赛者将目光聚焦于算法本身，赛事禁止参赛者为AI编写规则，AI只能通过行为反馈来优化自身策略。

目前AI学界面临的四大挑战：算法、数据、算力、场景。研究场景稀缺、没有数据、算法测试困难、算力昂贵等问题一直困扰高校AI研究团队；随着高校对强化学习算法研究的不断深入，计算资源的需求量也水涨船高。除了机器资源本身，高校也缺乏容易上手的AI开放实验平台。

腾讯正在将自身的AI能力开放给AI研究者，致力于成为国内科研的助推器。

「开悟」是腾讯牵头构建的AI多智能体与复杂决策开放研究平台，依托腾讯AI Lab和「王者荣耀」在算法、算力和实验场景方面的核心优势，旨在为学术研究人员和算法开发者开放国内领先、国际一流研究与应用探索平台。

其中，王者荣耀为高校AI研究提供了一种现实可用的场景。这款移动端的MOBA类游戏，具有高复杂度、高挑战性、强协作性的特点。据统计，在王者5V5对局中，玩家的动作状态空间高达10的20000次方，远远大于围棋及其他简单游戏，甚至超过整个宇宙的原子总数（10的80次方）。

决赛直播现场对局画面

持续扩大开放范围

发力AI人才教育

赛事之外，腾讯「开悟」AI开放研究平台正持续扩大开放范围，发力AI人才教育。

今年3月，成都大运会「数智竞技」邀请赛正式启动，该邀请赛由大运会执委会主办、腾讯承办，邀请全球12所高校的学生于开悟平台上进行AI技术博弈，最终成绩将于今年7月大运会期间发布。

腾讯新文创总部自2020年落户成都，不断探索区域科技创新、文化创新，与城市的整体力量合作，大运会世界大学生数智竞技邀请赛和第二届「开悟"Al大赛落地蓉城，是立足成都，讲好科技故事的创新实践。通过与互联网企业的协作以及连接新型数字文化载体，推动建设人工智能开放交流的「科技+体育」新体系。

今年上半年，「开悟」平台还基于两届赛事的积累，与北京大学、清华大学、电子科技大学、中国科学技术大学四所国内高校合作开发了创新课程，进一步帮助高校学生在实践中理解强化学习知识，目前相关课程已经陆续开课。

从短期来看，若AI能在类似「王者荣耀」这样复杂的环境中，学会人一样实时感知、分析、理解、推理、决策到行动，就可能在多变、复杂的真实环境中发挥更大作用。下一个AI里程碑可能会在复杂策略游戏中诞生。

长远来说，AI攻克游戏的能力将有助于解决真实世界的复杂问题。借助开悟平台，腾讯AI Lab和王者荣耀希望联动更多有兴趣的高校和学者参与，共同在游戏环境中探讨和研究这些难题，并寻找AI新技术覆盖更多场景的可能性，服务医疗、工业、农业、交通等行业。