畢竟這是一款團隊競技遊戲，單個的人機具有ai或許好辦到，但組隊形成走位、技能釋放、協助等團隊配合，單憑簡單的遊戲模型或者說演算法，是不可能實現的。
這需要採集大量的資料，制定相應的演算法，並在足夠的算力支援下，才能夠把與玩家進行對戰的ai訓練培養出來。
騰訊入股沸騰超算中心也是出於這方面的考慮，當然更主要的原因是，他們相信方傑的判斷，相信超算中心和人工智慧的未來前景。
所以與前世不同的是，今世《英雄聯盟》的人機對戰模式，分為不同的難度模式，最難的地獄級難度，即便頂尖的遊戲競技職業玩家戰隊，也都不一定能打得過。
這就造成了一個有趣的現象：即便玩家拿到最高的“王者”段位，也並非終點，真正的遊戲高手都在向地獄級難度衝鋒，玩家們的真正對手，不是其他的玩家高手，而是ai。
相應的，每一屆遊戲職業競技大賽，玩家戰隊拿到冠軍後，還會再跟ai戰隊來一場較量。
ai戰隊當然不是無敵的，與玩家戰隊之間的競技，輸多贏少，但ai戰隊卻是透過這些比賽始終在不斷學習進步，下一屆玩家戰隊如果沒有新的戰法或是實力退步，也很容易翻車。
如果翻車了，玩家戰隊依然還是冠軍，但這個冠軍的水分就比較大，容易引來其他玩家戰隊的嘲諷，認可他們的玩家水友數量也會大打折扣。
反過來說，如果玩家戰隊實力很強，那麼ai即便輸了比賽也沒什麼，因為這個過程其實就是“生成對抗網路學習”的過程，ai透過跟玩家學習，不斷最佳化自己的演算法，總結經驗，也變得越來越強大。
這個過程，本身就是ai的研發過程，研發人員便可藉此不斷積累技術經驗，開發出更多更先進的資料模型，而這些資料模型，只要稍加修改，或是隻拿出其中的一個子系統，便可以運用到現實中各行各業中去。
比如自動尋路系統，便可運用都自動駕駛領域中。
當然，ai自動駕駛受限於路況的複雜性，相關技術目前還不太成熟，有待進一步開發，但用在一些特定的應用場景裡還是不成問題的。
這次研討會中，華為提出的一系列人工智慧商用方案中，就包含一個人工智慧自動化港口商用方案。
該方案就是在路況並不複雜的集裝箱港口，初步運用ai技術，使港口完全自動化、智慧化、新能源化。
港口裡所有集裝箱裝卸，全都由ai統籌排程，所有卡吊、拖車，全都實現無人自動駕駛，並全部使用新能源，且能進行自動充電。
這個過程就很像《英雄聯盟》裡，ai控制的遊戲角色回基地回藍，滿魔力值後出基地自動尋路完成各種遊戲任務，在執行這些任務過程中，使用技能會消耗魔力值，魔力值不夠了便再自動返回基地。
事實上，方傑重生前，國內各大港口均已實現了這種全自動化、智慧化、新能源化的升級，這便是人工智慧帶來的技術革命和產業革命，大大降低了企業運營成本，提高了生產效率。
除了港口業，前世其他各行各業也都在不同程度地運用人工智慧技術，今世無非是稍稍提前了那麼一點點，也不算什麼黑科技。
超算中心要想可持續性發展，自身雖然不便提高算力售價，但在可浮動的競價調節機制下，算力的實際銷售價格一般情況下肯定是高於基礎定價的。
並且隨著算力的需求量越來越大，隨著購買算力的成本越來越高，即便超算中心不提價，相關科研機構的研發成本在激烈的競價機制下，只會不斷增加，進而阻礙科技進步。
而華為提出的一系列ai商用方案，其實就是給科研機構們指點迷津，透過研發一些能夠轉為商用的ai技術或者資料模型賺點錢，推動產業升級的同時，也可以用這些錢貼補相關技術研發費用，實現商用和科研兩不誤。
這方面，華為一直是國內做的最好的科技公司，人家可不僅僅只是悶頭研發技術高處不勝寒，也不是隻賣手機和通訊裝置做下游生產商，相關技術的廣泛商業應用才是他們的取勝法寶。
而華為之所以如此大公無私提出這些技術商用方案，當然也是有私心的，因為很多技術專利都在他們手上，市場越大，蛋糕越大，他們越能立於不敗之地。
畢竟所謂“萬物互聯”的機率提出，首先有個根本條件就是如何將萬物互聯起來，這其中涉及到的通訊技術和裝置，足夠讓華為賺得盆滿缽滿，何況人家還有自己的“智慧家居”核心商業計劃，區區華為手機，只是“智慧家居”中的一個分支罷了。
說到華為手機，這次研討會之後推出的最大的一個專案，或者說對未來最具深遠影響的專案，就是跟華為手機有關的。