前言
距AlphaGo在围棋领域取得突破已将近十年，人工智能(Artificial Intelligence，AI)领域正迎来以大模型、生成式AI、自监督学习与智能体为代表的新一轮发展浪潮，其影响力迅速从技术层面扩展至社会、经济、文化等更为广泛的领域。为系统梳理AI前沿进展，本书以基础概念为起点，循序渐进地引导读者理解无监督学习、自动机器学习、人工智能生成内容、人工智能大模型、智能体智能、智能无人系统、元宇宙、脑启发人工智能、人工智能驱动科学研究(AI for Science，AI4S)等前沿技术领域，并进一步探讨AI在产业生态构建、安全治理与伦理规范等宏观层面的议题，力求构建一套全景式、综合性、前瞻性的AI发展图谱。
全书共15章，内容结构严谨，覆盖面广，理论与实践并重，具体如下。
第1章 绪论回顾AI发展历程与技术演进，系统介绍其研究领域、前沿技术体系、主要应用场景，以及面临的安全、伦理与战略挑战，为全书奠定基础。
第2章 无监督学习讲解无监督学习、自监督学习、对比学习、掩码学习等关键方法，介绍其在计算机视觉、自然语言处理与多模态等场景中的广泛应用。
第3章 自动机器学习聚焦算法选择、超参数优化、元学习与神经架构搜索等核心问题，揭示实现模型构建与调优自动化的关键路径。
第4章 人工智能生成内容全面讨论生成对抗网络、变分自编码器、扩散模型、自回归模型等生成式模型，探讨其在图像、视频、音频、文本、代码等领域的生成能力，以及国内外大模型发展格局。
第5章 人工智能大模型分析大语言模型与多模态大语言模型的架构、训练与评测方法，系统讨论模型偏见、幻觉与价值对齐等问题，关注其在智能决策与人机交互中的能力边界。
第6章 智能体智能描述深度强化学习、多智能体系统和大模型驱动下的智能体演化机制，强调其在复杂开放环境中的合作与竞争能力。
第7章 智能无人系统梳理自动驾驶、工业/服务机器人、无人机、水面/水下无人系统等方向的发展脉络，覆盖智能感知、智能规划、智能控制与智能协同等关键技术。
第8章 元宇宙介绍元宇宙的起源、发展和关键技术，关注三维重建渲染、虚拟数字人和具身元宇宙的发展前沿，并探讨元宇宙技术的发展趋势以及对科技、经济、社会等方面的影响。
第9章 脑启发人工智能介绍AI与脑科学的融合进展，探讨脑启发传感器、脉冲神经网络、脑机接口等关键技术，描述智能系统与生物智能的交汇前沿。
第10章 AI4S： 科学研究新范式阐述AI4S的新趋势，覆盖数学、物理、生物、材料等学科的研究范式变革。
第11章 人工智能产业布局分析AI产业链结构与生态，探讨核心技术演进、应用拓展、产业协同、国际竞争、创新体系与人才战略等关键议题。
第12章 人工智能产业发展聚焦全球及中国AI产业格局的演进，解读前沿技术成果、开源生态、政策导向和未来投资趋势。
第13章 人工智能安全从系统风险、攻击防护和可信AI技术等角度分析安全挑战，并比较各国在AI安全战略上的差异与进展。
第14章 人工智能伦理与监管探讨AI引发的伦理问题与监管框架，介绍典型企业与国家的伦理实践与法规建设，提出全球协同监管的未来路径。
第15章 回顾、建议与展望系统性回顾本书的章节组成与各章节内容，探讨AI技术与产业问题并提供建议，对AI技术未来发展进行展望。
在本书出版之际，本书作者再次衷心感谢李德毅院士、潘云鹤院士、郑南宁院士、高文院士和戴琼海院士等多年来对我们的科学研究工作所给予的指导、关心和帮助。感谢国家自然科学基金重大项目《开放环境多智能体群智对抗博弈理论方法及应用》(编号： 62293540)的支持。
本书的编著得到了清华大学和大连理工大学团队的大力支持，清华大学阮书岚博士，大连理工大学刘洋副教授、赵洁博士等也参与了编著工作，陈鑫、耿婉婷、金意林、康奔、柯宇新、梁嘉旋、廖绪涛、刘畅、刘明礼、刘铭宇、彭钊翰、沈煦辰、王华杰、王岚锋、王荣伟、王英权、袁永胜、张斌等同学也为本书成稿作出了贡献。此外，还要感谢清华大学出版社，特别是盛东亮编辑和范德一编辑对本书按期高质量出版的大力支持。
本书第一作者衷心感谢清华大学李秀教授、康飞宇教授、李勃教授。承蒙三位教授诚邀，为清华大学创新领军工程博士研究生和人工智能项目工程硕士研究生班讲授“人工智能发展前沿”。经数载教学实践沉淀，在撰稿之际得以广泛完善、充实，终成书稿并付梓出版。
全书不仅凝结了作者团队多年来在AI领域的研究与实践经验，也参考了国内外最新的研究动态与政策导向，力求兼具学术性、系统性与实用性。我们相信本书不仅是了解AI发展前沿的重要窗口，也是未来深入探索AI技术应用的坚实基础。
诚挚希望本书能为读者在学习、研究、开发与应用AI技术的过程中提供有益的启发与帮助。由于AI领域发展迅速，书中难免存在疏漏与不足，敬请读者批评指正。
何友、卢湖川、王栋、李徵、陈旭、李劭辉于清华大学、大连理工大学、海军航空大学2025年8月
