端侧AI游戏自动化实战：从YOLO训练到移动端挂机脚本落地

引言

在移动游戏自动化领域，传统的图像匹配与坐标定位方案，往往难以应对游戏界面的动态变化与多分辨率适配问题。随着端侧深度学习框架的成熟，基于目标检测模型的AI自动化方案，凭借其强大的视觉理解能力，成为解决复杂游戏场景的理想选择。本文将以“自动关闭广告”与“RPG游戏自动挂机”为典型场景，完整拆解从PC端训练YOLO模型，到转换为NCNN格式部署至移动端，最终结合自动化脚本实现端到端AI游戏辅助的全流程。

技术选型与核心原理

本方案的核心在于构建“视觉感知-决策执行”的闭环，各组件选型及分工如下：

• 目标检测模型：选用YOLO系列模型，兼顾检测速度与精度，满足移动端实时性要求。
• 端侧推理框架：采用NCNN，其针对移动CPU深度优化，支持Vulkan GPU加速，可在资源受限设备上实现高效推理。
• 自动化脚本引擎：使用AutoJS或AirsScript，通过无障碍服务实现免Root的屏幕触控与按键模拟，完美衔接AI推理结果与设备操作。

整体流程为：脚本截取游戏屏幕画面，将其输入NCNN推理的YOLO模型，模型输出广告关闭按钮、怪物、任务NPC等目标的坐标信息，脚本根据预设逻辑执行点击、滑动等操作，完成自动化任务。

环境搭建与准备工作

模型训练环境

在PC端搭建Python环境，核心依赖库包括：ultralytics（用于YOLO模型训练与导出）、opencv-python（图像预处理）。安装命令如下：

pip install ultralytics opencv-python

移动端部署环境

自定义YOLO模型训练与优化

游戏场景数据采集与标注

针对目标场景进行数据采集，使用脚本循环截取游戏画面，覆盖不同游戏状态、分辨率与光照条件。对于“广告关闭”场景，重点采集含“跳过广告”“关闭”按钮的画面；对于“挂机打怪”场景，采集怪物、血条、技能按钮等关键目标的画面。

标注工具选用LabelImg，按照YOLO格式标注目标，生成包含类别与边界框信息的txt文件，将数据集按8:1:1比例划分为训练集、验证集与测试集。

模型训练与轻量化调整

使用ultralytics库启动训练，选择轻量化的YOLOnano或YOLOv8n模型，以适配移动端性能。核心训练代码如下：

from ultralytics import YOLO

# 加载预训练模型
model = YOLO(\”yolov8n.pt\”)
# 启动训练，指定数据集配置文件、迭代次数与批次大小
results = model.train(