ALAS 简介

ALAS（Azur Lane Auto Script）是一款专为《碧蓝航线》设计的自动化脚本工具，具有图形用户界面（GUI）。它支持国服、国际服、日服、台服等多个服务器版本，专为 7x24 小时不间断运行场景设计，能够自动化处理游戏中的大部分玩法。

主要功能

ALAS 提供了全面的自动化功能，涵盖游戏中的各个玩法模块：

战斗系统：支持主线图、活动图、共斗活动、紧急委托等战斗场景
资源管理：自动完成委托、战术学院、科研、后宅、指挥喵、大舰队等资源获取
日常任务：处理每日任务、困难图、演习、潜艇图等日常内容
大世界玩法：支持余烬信标、每月开荒、大世界每日、隐秘海域等高级玩法

核心特性

ALAS 具备以下独特功能：

智能心情管理：自动计算舰娘心情值，避免红脸状态，保持经验加成
活动图智能开荒：支持非周回模式，可处理移动距离限制、光之壁、岸防炮等特殊机制
高效资源收集：精确计算委托、科研等任务的完成时间，实现无缝衔接
大世界全流程：自动完成大世界每日任务、商店购买、隐秘海域清理等全套流程
月初开荒优化：大世界每月重置后，无需消耗 5000 油的作战记录仪即可完成开荒

部署方案

Windows 下使用安装包 + 模拟器

这是最简单的部署方式，官方教程（GitHub，需科学上网）

但这个方案需要让一台电脑保持 24*7 开机，并非所有人都愿意让电脑一直运行，况且我的电脑在卧室，影响睡眠，因此有了更优的解决方案。

服务器中部署 ALAS + 安卓虚拟机

既然 ALAS 支持 Docker 安装，那么可以在服务器中部署 ALAS，再通过服务器运行安卓虚拟机，实现 ALAS 连接安卓虚拟机的 24*7 运行方案。

ALAS 使用 Docker 部署的步骤如下：

部署 ALAS（含自动更新器）

通过 SSH 连接服务器（本文使用 Unraid 系统）
进入目标安装目录，执行以下命令：

mkdir AzurLaneAutoScript
cd AzurLaneAutoScript
git init
git pull https://github.com/LmeSzinc/AzurLaneAutoScript.git
cp config/deploy.template-docker-cn.yaml config/deploy.yaml

修改 docker-compose.yml 文件：

1	vim docker-compose.yml

找到以下内容：

1	dockerfile: ./Dockerfile

修改为：

1	dockerfile: ./Dockerfile.cn

保存并退出（在英文输入法下输入 :wq 回车）

修改 Git 配置：

1	vim ./.git/config

在文件末尾添加以下内容：

[core]
	repositoryformatversion = 0
	filemode = true
	bare = false
	logallrefupdates = true
[remote "origin"]
url = https://github.com/LmeSzinc/AzurLaneAutoScript.git
fetch = +refs/heads/*:refs/remotes/origin/*

[branch "master"]
remote = origin
merge = refs/heads/master

保存并退出（在英文输入法下输入 :wq 回车）

执行 Git 更新：

git pull

构建容器：

1	docker-compose up -d

注意：如果是公网服务器，建议使用 Tailscale 进行虚拟内网组建后再访问；本地服务器可直接通过 IP:22267 访问。

Redroid 部署

系统要求

对于 Ubuntu、Debian 等标准 Linux 系统，安装 Redroid 较为方便
本文使用 Unraid 系统，其内核缺少 binder_linux 模块，而 Redroid 需要依赖该模块进行 ARM -> x86 转译

硬件建议：

建议配备显卡（核显或独显），否则运行碧蓝航线效率较低，CPU 模拟显卡会导致 CPU 占用率过高

虚拟机需要 64GB 存储空间，建议配置 2 核 8GB 内存（最低可配置 4GB 内存）

经过多次测试和验证，在 Unraid 下的 Linux 虚拟机内运行 Redroid 是最佳方案。

Unraid 下部署直通 GPU 的 Ubuntu

本文使用的 Unraid 系统搭载 i5 8400 CPU，自带核显。由于核显需要同时为虚拟机和 Unraid 的 Jellyfin 转码服务，因此需要使用 Intel GVT-g 插件。该技术为 Intel iGPU（5 代-10 代）提供显卡虚拟化直通功能，能够将显卡虚拟化为多个小型 GPU 直通给虚拟机，在虚拟机中提供接近原生的图形性能，同时保持主机正常使用 GPU。

详细教程参考：UnRaid 利用 iGVT-g 插件实现 Nas 宿主机、虚拟机同时使用 intel 核显输出或硬解（硬件加速）功能

iStoreOS 下部署直通 GPU 的 Ubuntu

iStoreOS 是基于 OpenWrt 修改的系统，编译时附带了 KVM 模块，可用于创建虚拟机并实现显卡直通。

部署步骤：

参考教程：iStoreOS PVE 实现显卡直通完成前五步

打开 PVE 网页面板

按照教程安装 Ubuntu：PVE 直通 intel 核显给 ubuntu 虚拟机

注意事项：

教程中”来到 PVE 的 Shell”即在 iStoreOS 的 SSH 中输入 docker exec -it pve bash 连接 PVE 终端

添加直通 PCI 设备时，使用 romfile=CWWK.bin，而非教程中的 vbios.rom,legacy-igd=1

首次配置后开机需要较长时间，请耐心等待

Ubuntu 下部署 Redroid

安装必要模块：

1 2	apt install linux-modules-extra-`uname -r` modprobe binder_linux devices="binder,hwbinder,vndbinder"

配置持久化：

在 /etc/modprobe.d/binder.conf 文件中添加以下内容：

1	options binder_linux devices="binder,hwbinder,vndbinder"

更新系统配置：

1	sudo update-initramfs -u

docker run -d --privileged --restart=always \
    --pull always \
    -v ~/data:/data \
    -p 5555:5555 \
    redroid/redroid:12.0.0_64only-latest \
    androidboot.redroid_gpu_mode=host

连接安卓模拟器

下载 scrcpy（Windows）
解压后，在解压目录右键选择”在终端中打开”
执行以下命令（将 your-ip 替换为虚拟机 IP）：

1 2	adb connect your-ip scrcpy -s your-ip

故障排除：

如果无法连接，请重复执行 modprobe binder_linux devices="binder,hwbinder,vndbinder"

执行 lspci -nn | grep -i 'vga\|3d\|display' 检查是否有 Intel Corporation 的输出，如果没有则说明显卡直通未成功