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人类与生俱来的竞赛精神使得游戏产业始终蓬勃发展。从80年代在街机上追求完美的得分，到在《堡垒之夜》中遭强大的对手击溃，总有玩家厉害到让人觉得不真实。被超强对手击败的情况并不罕见，但是玩家和开发者现在还需要应对一个新的自动化威胁：应用内机器人作弊。机器人在电子商务领域无处不在（机器人会在真实的买家购买之前抢购限量版商品，例如抢下最新推出的运动鞋等），现在它们又将目标瞄向了移动游戏行业。据报道，游戏行业在2018年的收入达到613亿美元，因此移动游戏成为机器人的攻击目标毫不令人意外。

通过编程，这些机器人可以迅速有效地完成游戏内的挑战，并能够熟练模仿人类的行为：它们展现与人类玩家相同的行为方式，但是却可以顺利地闯过各种关卡，同时收集游戏虚拟货币、解锁奖励，并在排行榜上名列前茅。游戏机器人对用户和开发者的影响非常广泛且深远。

相比于其他平台，移动游戏的成败在更大程度上取决于用户的满意度。移动游戏是一种社交体验，它不仅形塑玩家间的社群意识、使玩家像朋友般交流，又或彼此竞争。但随着自动化的竞争对手将所有奖品和奖励一扫而空，想要在游戏中取得进展的真正玩家可能会失去动力。在竞争激烈的市场中（无论是iOS还是安卓系统中都有超过800,000种游戏可供玩家选择），玩家感到不满就会转向竞争对手的游戏，游戏公司的用户也就因此流失。

这个问题在中度游戏中尤为突出。中度游戏的玩家经常主动付费购买游戏中的资源，而非被动地等待资源出现。在这个特殊的应用类别中，收入分布可能十分不均衡，绝大部分的收入通常由少部分积极投入的忠实玩家产生。

对于那些花了数百甚至数千美元的玩家来说，他们最关心的就是游戏中的公平性。如果他们与使用机器人作弊的人获得相同的结果，那么他们将立即停止这款游戏——这意味着游戏公司失去了高消费的用户。

机器人不仅仅会威胁到用户体验，还会从根本上损害游戏的收入模式。由于当今人们能轻而易举地在线上购买游戏机器人，有些用户便使用机器人订阅服务来获得非法奖励。但是，这些机器人并不会进行移动游戏赖以为生的应用内购买，这也因此造成了游戏内的经济扭曲，使开发者面临收入问题。

要解决这些威胁，最大的挑战在于检测这些应用内机器人相当困难。由于机器人可以通过图像识别以及机器学习等先进技术准确地模拟人类行为，因此从中辨识出真正用户的难度很高。如果游戏开发者将过多注意力用于打击机器人作弊，就可能会无暇顾及游戏功能的改进和必要更新，从而影响用户体验。

面对如此高端的难缠对手，我们需要使用同样高端先进的作法，搭配创新技术产生机器人无法模仿的数据集来加以应对，事实上，这种智能解决方案完全触手可及。

解决问题的关键，在于那些机器人无法轻易模仿的数据点。触摸强度、点击速度和滚动操作等匿名传感器数据是人类用户所独有的，因此我们能使用这些独特数据点来创建机器学习模型，从而可辨别哪些是真实玩家、哪些是机器人。这一过程并不简单，其难点在于内部整合，这也是解决方案的关键。根据应用的独特用户群体开发精准的定制模型，便是战胜机器人的唯一途径。

机器人技术由来已久，但还是不能模仿人类用户独特的行为方式。移动游戏要依靠玩家的使用和享受才能生存和发展，因此要如何保护这些游戏免受机器人威胁的影响，其答案自然也掌握在玩家手中。

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