如题，我目前没有那么多精力和时间去研究机器学习的算法原理和实现，只想将机器学习相关成品作为一个黑盒子拿来使用，请问应该怎么做呢？
这样子说可能会显得我心浮气躁，眼高手低。其实不是的，我从 B 站一些 AI 应用看到了在测试领域的价值，比如 B 站那个原神自动钓鱼，FPSAI 外挂，自动玩王者荣耀等。我真的认为应用到测试领域肯定是有价值的。
我的职位是游戏测试开发工程师，我正在谋划做一个东西来获取数据。一个安卓后台程序，能够在测试同学进行操作的时候进行截图上传到服务器，这些包含了用户行为 (点击坐标) 和图像的数据，我真的想知道如何应用成熟的 AI 产品来挖掘更多的价值。
AI 产品还没成熟到你想干啥他就按你想的给你实现吧。。。自己动手，丰衣足食
这个跟测试的时候直接开录屏有什么不一样么
你说的这些，本身就是价值。有一部分也有开源自己的模型出来给大家用的吧。
但现阶段 AI 各个模型还是针对性非常强的，建议可以了解下现在 AI 的一些主流算法和应用领域。对于成熟领域（如车牌号识别、OCR 识别、音转文这类）确实不少成熟的基于 AI 实现的方案可用，甚至也有抽离成了简单的 API 便于集成到任意应用中。但对于新领域（比如楼主提到的在游戏测试领域的引用）并没有这样的直接可用的方案，还处于探索阶段。
不过之前 MTSC 大会游戏专场，网易有分享过一个基于 AI 做得自动按指引做任务的实践，楼主可以看看历年游戏专场的议题了解一下。
好好研究下飞桨。
想法上是可以通过特征匹配 +appium 左右游戏自动测试的
但是游戏的滑杆移动和图片匹配不准，是个难题，其实挺好奇云测是怎么搞的，可以人家不给开源
可以看看腾讯 TuringLab 出的一本书 AI 自动化测试，相信能很好的回答你的问题
图像识别可以应用到测试中
移动端自动化测试的时候，可能会有莫名其妙的广告弹窗，可能会有其他问题引发的 toast 弹窗，如何能自动识别这些弹窗，并做出对应的处理，这里可以用到图像识别，先找一部分的弹框图片来进行机器学习，并在工作中不断积累这种弹框图片，持续学习，然后积累到一定量了，就可以识别出来了，工作原理类似于汽车无人驾驶，可以识别各种状态的下行人和车辆还有障碍物，检测红绿灯的状态等并做出对应的反应
啥时候光录个屏就能实现 UI 自动化就安逸了