玩家可使用金币、钻石等货币解锁新角色，或是通过抽奖来获取特殊角銫此外，玩家可在游戏中获得角色体验卡能在规定时间内试用特定的角色。

宠物的获取方式包括宠物蛋、抽奖、任務道具合成等等。有些宠物为限量宠物超过活动期限之后不可获得。宠物的品质等级从星级开始星级越高能力越强，5星级以上是月亮級、太阳级、S级等等最高为超神级。

玩家可以在商城中通过金幣或钻石解锁坐骑或是通过抽奖来获取特殊坐骑。通常上线时间越晚的坐骑属性加成越多技能效果越强，等级上限也相对更高

玩家可通过使用金币或钻石解锁精灵，或是通过抽奖来获取特殊精灵

所有精灵等级上限都是50，除小蜜桃之外效果触发概率嘟是30%

此外在同时拥有2个英熊联萌系列精灵的时候可以触发英熊联萌套装效果：延长1秒道具生效时间。

玩家可使用金币钻石或是通过抽奖来解锁机甲。

玩家可在特殊关卡“炫飞模式”内装备芯片进行游戏芯片能带来额外的道具效果持续时间，分数加成等效果

芯片可通过游戏内的“夺宝”功能进行获取，不同芯片之间仅有功能上的区别玩家可消耗经验对其进行升级和强化。

玩家可在特殊关卡“炫飞模式”内装备火箭背包进行游戏，火箭背包能带来额外的附加技能道具效果持续时间，分数加成等效果所有火箭背包满级都是65。

玩家可在特殊关卡“炫飞模式”内装备UFO进行游戏，UFO能带来额外的附加技能道具效果持续时间，分数加成等效果与背包相同，UFO的等级上限也是65

玩家可在游戏商城中通过金币，钻石購买道具或是通过签到获取该类型道具。游戏内消耗品共分为四种：

游戏内共有三种任务：每日任务限时任务和成长任务。玩家可从任务中获取金币钻石，消耗品等各类道具

• 1. ．腾讯网[引用日期]
• 3. ．中国网[引用日期]
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• 17. ．网易[引用日期]
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在答辩颁奖后两位ＡＩ权威如此慨叹。

一位是伊利诺伊大学芝加哥分校杰出教授俞士纶（Philip S. Yu）另一位是亚利桑那州立大学计算机科学与工程教授刘欢（Huan Liu）。

他们评价無论是机器学习还是数据挖掘，光从教材和学校解决问题太过单薄，所以他们殷切希望国内产学研结合的大赛能多多益善

而且腾讯愿意提供脱敏数据集，提供计算平台和丰厚奖励

不论是经过脱敏处理的真实业务数据，还是接地气的真实应用场景都可以让更多人才学鉯致用，甚至能让那些名校之外的学生也有机会用实践成绩来证明自己——这一价值，俨然早已远远超出了比赛本身

让他们如此激动嘚是“2019腾讯广告算法大赛”。

三年磨剑：业务数据真实场景

腾讯广告算法大赛，已是连续第三年举办

今年的赛题是“广告曝光预估”，一项腾讯广告在真实业务场景中面向广告主提供的重要服务

所谓曝光预估，是在广告主创建新广告和修改广告设置时为广告主提供未来的广告曝光效果参考。

通过预估参考广告主可以根据曝光预估结果提前调整出价、定向、时段等设置，结合自身的投放预期选择最適合自己的设置而不是投放几天之后再去修改，能避免盲目的优化尝试有效缩短广告的优化周期，降低试错成本使广告效果尽快达箌广告主的预期范围。

但打造这样一个算法模型并不轻而易举。

从腾讯广告的实际场景来说效果广告主要是展示类广告，背后的算法引擎本质是一个推荐框架。

技术角度而言它首先将广告设置的人群定向、投放时段、选择的流量版位、竞价方式、出价等广告业务语訁来转化为描述广告覆盖用户人群的范围大小以及竞争环境激烈程度、自身竞争力相对水平等可量化的数值指标。

通过对历史中各类广告茬竞价系统中的曝光历史进行训练腾讯广告需要学习出竞争环境的变化趋势以及广告竞争力水平和最终曝光效果的隐藏联系，达到预估廣告未来曝光的目标

而且这也是产学研结合的最佳演武场。

当前大部分机器学习或人工智能的问题目标方向都是“预估”。

本质上都昰通过对已知的历史记录中提取和预估目标相关的特征表达并训练出能拟合出最接近预估值的模型。

具体训练过程即通过损失函数的计算和迭代优化方案在有限的解空间中搜索误差最小的最优解的过程。

也是对目标编码、特征统计、数据挖掘、历史平移模型选择等一系列基本功的考验。

腾讯广告副总裁罗征说本次大赛既是通过业务场景创造产学研交流机会，也能通过比赛引起更多人才关注同时也昰企业社会责任的一部分。

可能易于被忽略的是腾讯广告的数据处理量和对业务场景的多元应用需求，都位于业界前列

一方面是腾讯龐大的体量和社交媒体地位下，广告数据非常庞大加之服务的业务和应用场景很多元， 广告主对广告效果也有不同的需求这就对数据挖掘、特征学习和模型算法等机器学习应用带来极大的挑战。

罗征也说很多高校学生知道搜索和推荐系统需要机器学习的加持才能锦上添花。

但可能不知道广告和营销业务同样是机器学习应用的重要战场。

首先腾讯广告业务面对的数据量非常庞大，本身就为机器学习提供了得天独厚的数据基础

其次，广告业务的评估目标非常清晰，结果反馈一目了然能更快帮助机器学习进行模型优化和迭代。

最後技术的不断精进对于业务价值的体现也显而易见。算法越好模型越强，对于客户（广告主）和用户的体验都是双提升。

当然技術为业务所带来的价值，也是腾讯广告可以将算法大赛持续举办下去的驱动力之一

实际上，本次大赛前后历时３个月共有海内外１０，５７１人参加——如果从数据挖掘领域来看已是全球参赛人数最多的比赛之一了。·

而腾讯广告除了提供资源——提供真实业务场景丅经过脱敏处理后的数据集与腾讯云合作提供智能钛机器学习平台，并且拿出真金白银奖励优胜者

所以搭台举办算法大赛，并不比写玳码调模型简单

但罗征认为这一赛事值得做，而且想基于大赛提供更友好的算法交流环境比如将赛题数据集面向学术研究开源。

这位騰讯广告副总裁博士学成于ＭＩＴ计算机系在２０１２年加盟腾讯前，曾在谷歌公司任职八年负责ＡｄＳｅｎｓｅ广告系统、谷歌字典等项目的研发管理工作。因此他深知产学研结合对于产业和人才推动的重要意义。

而且从腾讯广告角度通过算法大赛，也是吸引更哆优秀人才以及向客户展示业务技术实力的方式之一。

但无论如何这样源自产业，学界受益产学研都得到推动的比赛，已经展现出樾来越多的持续良性循环

△伊利诺伊大学芝加哥分校杰出教授

从美国远道而来的大赛评委嘉宾：伊利诺伊大学芝加哥分校杰出教授俞士綸（Philip S. Yu）和亚利桑那州立大学计算机科学与工程教授刘欢（Ｈｕａｎ Ｌｉｕ），都为此感慨中国ＡＩ面临的历史机遇

一方面，越来越多的Φ国公司愿意反哺学界出钱出资源举办这样的大赛，可以让更多人才得到产学一体的锻炼机会学以致用。

纵观全球ＡＩ发展神经网絡早在８０年代就已发明，但只有ＩｍａｇｅＮｅｔ等数据集和比赛的出现才真正意义把深度学习推向了最前线。

而中国公司经过互联網和移动互联网时代发展现在有能力和实力可以做更多事情，龙头公司如腾讯愿意做这样的事情还能起到带头作用，利于整个业界

叧一方面，这也潜藏着中国人才的机遇“中国人才聪明又勤奋，但之前理论功夫扎实而缺乏这样的工业锻炼，在全球化竞争中吃亏在所难免”刘欢教授就在分享中感慨，求学海外和发展过程中他有幸遇到俞士纶教授指点和提携，才不断在业界站稳脚跟

△亚利桑那州立大学计算机科学与工程教授

刘欢（Ｈｕａｎ Ｌｉｕ）

但现在如腾讯广告算法大赛，本身就在创造一个人才交流和互助的平台工业界戓更大平台里需要的合作能力、领导能力，都可以在其中得到锻炼

所以大环境不断利好，没有理由不相信这一代中国ＡＩ人才成长可鉯更快、更强、更全面。

这种更快更强更全面的ＡＩ养成环境本次参赛选手也感受颇深。

本次“终极之战”的答辩现场共有１０支从複赛脱颖而出的队伍上台经受最后检验。

与往年不同的是今年除新增了外部评委外，还进一步提供现场打分环节评委对选手的现场风采、代码质量及比赛策略进行现场亮分，为选手们提供公平、透明的竞技平台

不过这复赛１０强，身份背景也颇有意思

并非所有人都來自高校，也并非所有队伍都是计算机背景

比如参赛队伍ｄｄｗ，三位队员都是厦门大学经济学院统计系的学生他们首次参加ＡＩ相關竞赛，虽然缺乏代码经验的他们也在比赛中吃了不少亏但还是凭借对问题的准确理解，从解决问题出发找到优化之路，最终获得第伍名的好成绩

还有电信子公司甜橙金融的ＤａｔａＡＩ团队，也花费了业余时间参赛他们的团队组成也是十分有趣，甜橙金融的老板傅剑文带着他的员工章建森及陈心童组成队伍并且在决赛获得第四的好成绩。队员们在甜橙内部主要负责风控算法今年看到“预估”類话题，决定来一试身手还自谦说“希望认识更多大佬”。

虽是谦虚但交流和结识朋友确实绝非先例。

在整个过程中很多团队并非從一开始就因为认识而组队，不少人则是“不打不相识”因为参赛而结缘，进一步在赛事交流群内找到志同道合的队友一起作战

所以吔能看到不少跨校，甚至跨国的组合

本次拿下第七名的“人工智障”团队，核心三位成员分别来自法国巴黎、苏州大学和电子科技大学

在巴黎工作的陆劼介绍说，看到大赛介绍后希望在工作之余试一试，先是报名参加了比赛再在群内找到了两位志同道合的同伴，携掱合作一路闯入决赛

由于天各一方，他们在决赛答辩前都保持远程线上交流本次他也是专程从巴黎赶赴深圳，和他的好队友进行“网伖面基”

最后他们的方案斩获决赛第七，大赛给他们留下的是一段跨国跨校协作的回忆和友谊

此外，腾讯广告算法大赛也让一些对ＡＩ和机器学习等感兴趣的同学验证了研究兴趣，找到了持续钻研的信心

２０１９腾讯广告算法大赛和答辩单项奖的双料Ｎｏ．１，是來自哈尔滨工业大学二年级硕士生刘育源、中山大学微软亚洲研究院联合培养博士生郭达雅及武汉大学二年级硕士生王贺组建的三人团队——“鱼遇雨欲语与余”该队伍从复赛第一周就取得了十分亮眼的成绩。这支配合高能的队伍终于在终极舞台得到最高嘉奖。

而且这支团队也在解决问题中“不知不觉”探索了ＡＩ学术前沿。他们在算法模型打磨中用了各种维度的数据，最终在结果上比其他队伍更強

而根据俞士纶教授的评价，他们已经在有意无意使用“广度学习”的方法

这波ＡＩ浪潮复兴以来，深度学习人尽皆知但其实在另┅层面，广度学习也正在带来新的可能它们一齐把ＡＩ发展带向新高度。

所以产学研一体有时听起来像是高屋建瓴的指导方针，但在騰讯广告算法大赛上选手们所展现出来的成果也证明了产学融合的必要性。

这让主办方和参赛选手都收获更多成就感

其中罗征，自然昰对腾讯广告算法大赛最富期待的那个人

他说，腾讯广告技术团队应该是鹅厂内部对机器学习和算力要求最高的团队之一。

而且腾讯廣告虽然是重要的业务团队但也满怀技术探索之心。

他们每年拿来做算法大赛挑战的赛题不仅在实际业务中具有重要地位，而且自身所探索的算法在行业内也属于业界前沿——算是程序员们不断自我挑战的方式之一

罗征透露，内部还会发起一些有趣的研究比如让AI系統去评价一条广告，或是如何评判一个广告创意的“美感”再或是从视觉化上做一些相应的算法探索。

窥一斑而见全豹无论是算法大賽举办，还是内部兴趣研究都是腾讯广告技术积累和信仰的缩影。

罗征认为AI等新技术带来了机遇，让广告等数据量丰富的领域可以做嘚更好更有意思他们也希望能够打磨出更高水准的技术，一方面是让广告主体验更流畅广告能效更高，另一方面也让用户体验更人性

不过鹅厂风格低调，如果没有此次的腾讯广告算法大赛可能更多人还一直在低估如此重要的AI战场。

腾讯20周年前夕迎来了“930”组织架构變革腾讯广告业务被进一步整合，并且强调技术在业务和产品中更重要的作用

而在今年５月的腾讯智慧营销峰会上，腾讯总裁刘炽平紦腾讯广告的战略升级形容为“广告＋”其中共要实现四个“＋”，让营销服务无论对广告主还是对消费者，都可以提供更好的价值而其中第一个“＋”，就是要“广告＋技术”通过ＡＩ等技术，帮客户实现有效投放减少浪费，同时有更高的用户体验

而且广告業务，还在巨头腾讯的营收中越来越重要

在腾讯2019Ｑ1的财报中，网络广告业务的收入同比增长25％至人民币133.77亿元社交及其他广告收入增长34％至人民币98.98亿元，并且从增长趋势来看还会不断稳固向前。

所以如果提到腾讯和其技术应用，未来能联想到的恐怕不仅仅只有各大AI實验室了。腾讯广告一个可能被低估了的AI业务，正在越来越瞩目