《人工智能通识教程》主要介绍人工智能的核心技术与应用发展，内容涵盖人工智能概述、人工智能技术原理、人工智能交叉学科及融合技术、人工智能应用方向、人工智能应用场景、人工智能发展展望和人工智能时代的职业展望。引入丰富的实践案例和拓展阅读，旨在帮助学生深入理解人工智能的技术脉络与社会影响，掌握相关领域的基础知识，提升技术应用能力，适应数字化时代的发展需求。本书结构清晰，理论与实践结合，可作为职业本科院校、高职高专院校人工智能通识课程的教材，也可作为对人工智能技术感兴趣的读者的参考资料。

《人工智能通识教程》通过探索和实践人工智能背景下大学计算机公共课的全面转型，针对新时代大学生的特点编写本书，主要介绍人工智能的核心技术与应用发展，内容包括人工智能概述、人工智能技术原理、人工智能交叉学科及融合技术、人工智能应用方向、人工智能应用场景、人工智能发展展望和人工智能时代的职业展望，并通过丰富的实践案例和拓展阅读，帮助学生深入理解人工智能的技术脉络与社会影响，掌握相关领域的基础知识，提升技术应用能力，以适应数字化时代的发展需求。此外，本书在帮助学生完成学习目标、提升能力目标的同时，还通过素养目标，使其更好地塑造正确的世界观、人生观、价值观，顺应历史潮流，适应新时代要求。

前? 言

党的二十大报告明确指出，要“推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎”。当前，人工智能日益成为引领新一轮科技革命和产业变革的核心技术，在制造、金融、教育、医疗和交通等领域的应用场景中不断落地，极大改变了人们既有的生产生活方式。人工智能已经给人类社会和生活带来了根本性变化，新时代大学生应具备人工智能视野，并能够运用人工智能技术分析和解决专业问题。
人工智能技术的快速发展不仅带来了巨大的经济效益和社会价值，也为我们提供了更多的可能性和想象空间。在人工智能与各行各业深度融合的背景下，大学计算机公共课的内涵和内容亟待变革。本书作者通过探索和实践人工智能背景下大学计算机公共课的全面转型，针对新时代大学生的特点编写本书，主要介绍人工智能的核心技术与应用发展，内容包括人工智能概述、人工智能技术原理、人工智能交叉学科及融合技术、人工智能应用方向、人工智能应用场景、人工智能发展展望和人工智能时代的职业展望，并通过丰富的实践案例和拓展阅读，帮助学生深入理解人工智能的技术脉络与社会影响，掌握相关领域的基础知识，提升技术应用能力，以适应数字化时代的发展需求。此外，本书在帮助学生完成学习目标、提升能力目标的同时，还通过素养目标，使其更好地塑造正确的世界观、人生观、价值观，顺应历史潮流，适应新时代要求。
本书由程国安、刘隆吉、蔡兴壮任主编，盖延亮、王家波任副主编。同时，感谢所有对本书编写给予关心和支持的教师，以及所有参与本书论证的。在本书编写过程中，科大讯飞股份有限公司、中兴通讯股份有限公司，以及中国海洋大学、烟台职业学院等高校给予了大力支持，提供了宝贵的案例、素材等，在此表示衷心感谢。
由于作者水平有限，书中难免存在不足之处，恳请广大读者提出宝贵意见。
本书提供教学大纲、教学课件、电子教案、习题参考答案、模拟试卷、拓展阅读等教学资源，读者可扫描下列二维码或书中相应章节中的二维码学习。
编 者
2025年6月

目? 录

第 1 章 人工智能概述 001
1.1　人工智能的起源与定义003
1.1.1　人工智能起源003
1.1.2　人工智能的定义004
1.2　人工智能的发展007
1.2.1　人工智能发展历程007
1.2.2　人工智能的发展趋势012
1.2.3　通用人工智能的发展013
1.3　专用人工智能的应用014
1.3.1　AI＋传媒014
1.3.2　AI＋安防016
1.3.3　AI＋医疗017
1.3.4　AI＋教育018
1.3.5　AI＋自动驾驶019
1.3.6　AI＋机器人020
1.3.7　AI＋电子支付023
1.4　生成式人工智能024
1.4.1　基本概念024
1.4.2　技术发展历程025
1.4.3　关键技术原理026
1.4.4　训练范式026
1.4.5　应用领域027
1.5　大模型与多模态大模型031
1.5.1　大模型的特征与发展031
1.5.2　多模态大模型032
1.5.3　大模型与多模态大模型的应用领域032
1.6　智能体概述033
1.6.1　智能体的定义与基本模型033
1.6.2　智能体的类型034
1.6.3　智能体的应用领域037
1.6.4　智能体案例039
1.7　什么是数字人042
1.7.1　数字人定义042
1.7.2　数字人应用领域043
1.7.3　数字人案例045
本章习题048
第 2 章 人工智能技术原理 050
2.1　机器学习052
2.1.1　机器学习的定义052
2.1.2　机器学习算法的分类053
2.1.3　机器学习的发展历程054
2.1.4　机器学习的技术原理057
2.1.5　机器学习的应用场景059
2.2　深度学习061
2.2.1　深度学习的概念062
2.2.2　神经网络与深度学习的发展历程063
2.2.3　神经网络与深度学习的应用场景064
2.3　计算机视觉067
2.3.1　计算机视觉的处理流程067
2.3.2　计算机视觉的核心技术068
2.3.3　计算机视觉的应用场景071
2.4　自然语言处理技术071
2.4.1　自然语言处理的发展历程072
2.4.2　自然语言处理的一般过程073
2.5　知识图谱技术075
2.5.1　知识图谱技术的基本概念076
2.5.2　知识图谱技术的发展历程077
本章习题078
第 3 章 人工智能交叉学科及融合技术 080
3.1　大数据技术081
3.1.1　大数据的概念082
3.1.2　大数据技术的研究内容082
3.1.3　大数据与人工智能的关系083
3.2　云计算技术084
3.2.1　云计算的概念084
3.2.2　云计算的研究内容和服务类型084
3.2.3　云计算与人工智能的关系085
3.3　物联网技术086
3.3.1　物联网的概念086
3.3.2　物联网的研究内容086
3.3.3　物联网与人工智能的关系088
3.4　区块链技术088
3.4.1　区块链的概念088
3.4.2　区块链的发展及特点089
3.5　智能传感器技术090
3.5.1　智能传感器的概念090
3.5.2　智能传感器的功能和发展091
本章习题091
第 4 章 人工智能应用方向 093
4.1　智能语音095
4.1.1　语音知识基本概念095
4.1.2　机器的嘴巴——语音合成096
4.1.3　机器的耳朵——语音识别098
4.1.4　不一样的声纹识别099
4.2　自然语言处理101
4.2.1　自然语言处理的概念101
4.2.2　自然语言处理的应用103
4.2.3　自然语言处理的现状与未来106
4.3　图形信息处理107
4.3.1　计算机视觉的基本概念107
4.3.2　图像识别108
4.3.3　文字识别110
4.3.4　人脸识别111
4.3.5　讯飞视觉开放平台应用113
4.4　知识图谱114
4.4.1　申请反欺诈图谱115
4.4.2　企业知识图谱116
4.4.3　金融交易知识图谱116
4.4.4　反知识图谱116
4.4.5　信贷知识图谱116
本章习题117
第 5 章 人工智能应用场景 119
5.1　智能交通121
5.1.1　智能交通系统的概念121
5.1.2　智能交通的起源121
5.1.3　智能交通的应用场景122
5.1.4　智能交通的重点应用领域123
5.2　智慧旅游128
5.2.1　智慧旅游的概念128
5.2.2　智慧旅游的发展历程128
5.2.3　智慧景区129
5.2.4　智慧酒店131
5.2.5　智慧旅行社132
5.3　智能金融132
5.3.1　智能金融的概念133
5.3.2　智能金融的发展历程134
5.3.3　智能金融的主要应用场景135
5.3.4　智能金融行业图谱138
5.4　智慧零售139
5.4.1　智慧零售的概念140
5.4.2　智慧零售的发展历程141
5.4.3　智慧定价、选品142
5.4.4　智慧选址142
5.4.5　智慧零售系统143
5.5　智慧安防143
5.5.1　智慧安防的概念144
5.5.2　智慧安防行业发展历程144
5.5.3　智慧安防产业链145
5.5.4　智慧安防相关技术146
5.5.5　智慧安防的应用场景146
5.6　智慧医疗147
5.6.1　智慧医疗的概念148
5.6.2　智慧医疗的发展历程148
5.6.3　智慧医疗影像诊断149
5.6.4　智慧医疗机器人149
5.7　智慧教育151
5.7.1　智慧教育的概念151
5.7.2　智慧教育的发展历程151
5.7.3　智慧课堂152
5.7.4　精准教学153
5.7.5　智慧考试153
本章习题153
第 6 章 人工智能发展展望 155
6.1　我国人工智能发展现状156
6.1.1　高度重视157
6.1.2　态势喜人157
6.1.3　前景看好158
6.2　人工智能发展面临的法律挑战159
6.2.1　数据收集、使用和安全159
6.2.2　数据歧视和算法歧视160
6.2.3　事故责任和产品责任160
6.2.4　人工智能与行业监管161
6.3　人工智能发展面临的道德挑战161
6.3.1　智能机器道德主体地位的思考161
6.3.2　人工智能发展引发情感伦理问题162
6.3.3　人工智能引发新的社会安全和公平正义问题163
6.3.4　智能时代的数字鸿沟163
本章习题164
第 7 章 人工智能时代的职业展望 166
7.1　机遇与挑战167
7.1.1　人工智能背景下职业规划面临的机遇167
7.1.2　人工智能背景下职业规划面临的挑战169
7.2　人工智能时代的职业生涯规划170
7.2.1　大学阶段开展职业生涯规划的意义170
7.2.2　大学阶段开展人工智能专业领域职业规划的过程171
7.3　人工智能时代的职业能力培养174
7.3.1　大学生职业能力的构成174
7.3.2　大学生职业能力培养的途径177
本章习题178
参考文献 180