以天天酷跑为例，看AI自动化测试实战演练
以天天酷跑游戏的AI自动化测试为例，整个测试过程主要分为前期训练、接入测试、性能与结构反馈三个步骤：
前期训练
前期训练得到神经网络的权值（文件），后面测试只需要让神经网络加载这个权值（文件）就可输出学习到的动作决策，达到自动玩游戏的目的。
系统采用特定算法对模型进行训练。训练结果如下图，横坐标是玩的游戏局数，纵坐标是一局跑的里程数。整个训练过程共进行了上万局游戏，随着训练的次数增多，每局的里程数也在上升。
接入测试
天天酷跑游戏运行在WeTest云真机上，自动化进程和云真机交互，实时抓取游戏画面数据。
进入游戏后，检测进程识别游戏画面中的物体和数据，例如天天酷跑中的台阶、坑、柱子等物体信息以及距离等数值信息。游戏画面和识别出的物体和数据最终发给深度学习进程作为输入，深度学习进程的输出就是执行玩游戏的动作，例如天天酷跑中就是“下蹲”、“起身”、“跳跃”等。
一局游戏结束后，再重复上述的过程进行下一局测试。
性能和结果数据
AI在玩游戏的同时，系统可以获取手机的性能数据和游戏的结果数据，并在网页端进行展示。
如下图所示，每一行对应天天酷跑一局游戏，分别展示了手机CPU利用率，内存使用量，电池电量，温度，玩一局跑的里程数和游戏时间以及死亡前的游戏画面。
除了天天酷跑，AI自动游戏系统已接入腾讯多项精品游戏的测试工作。
