前言

在当今这个日新月异的时代，人工智能（Artificial Intelligence,AI）已不再是一个遥不可及的概念，而是作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，以前所未有的速度渗透人类社会的每个角落，深刻改变着人们的生产生活方式。从智能制造的精准高效，到智慧城市的便捷智能，从医疗健康领域的个性化治疗，到教育领域的因材施教，人工智能技术的广泛应用不仅极大地提升了生产效率，还为人们的日常生活带来了前所未有的丰富体验与便利。在这场由人工智能驱动的深刻变革中，我们见证了技术的力量，更看到了未来无限的可能。

回望人工智能的发展历程，它是一部人类智慧与机器智能融合的历史。20世纪中叶，随着计算机科学的诞生，人工智能正式进入学术视野。早期的符号主义、连接主义与行为主义三大流派，为人工智能的发展奠定了理论基础。然而，受限于算力与数据规模，人工智能的发展曾一度陷入低谷。直至21世纪初，随着大数据、云计算与深度学习算法的突破，人工智能迎来了新的春天。AlphaGo战胜人类顶级棋手，展示了人工智能在策略游戏领域的卓越能力；AlphaFold解析蛋白质结构，为生命科学的研究开辟了新的路径；ChatGPT、DeepSeek实现自然语言对话，让人机交互变得更加自然流畅……这些里程碑式的成就，不仅彰显了人工智能技术的巨大潜力，也预示着一个智能时代的全面到来。

面对人工智能技术的迅猛发展，国内各高校积极将人工智能技术与教育教学、科学研究、社会服务深度融合，致力于培养一批既具备扎实专业知识，又拥有计算思维与创新能力的复合型人才。这些人才将成为推动社会进步、引领未来发展的重要力量。在此背景下，我们编写了这本《人工智能与智算操作系统》通识教材，旨在提供系统、全面的人工智能知识体系，助力读者在智能时代乘风破浪，引领未来。本书不仅全面梳理了人工智能的发展历程、基本概念、技术体系及应用领域，还深入探讨了智算操作系统的架构、功能及在人工智能时代的重要性。

本书共分为7章，层层递进，展现了当代人工智能技术的全貌。

第1章系统阐述了人工智能的定义、分类、系统组成、应用开发以及伦理与安全问题，构建了人工智能的基本知识框架，使读者对人工智能有一个全面的认识。

第2章聚焦于机器学习的基本概念，详细介绍了线性回归、逻辑回归、梯度下降、决策树和K均值聚类等经典算法，为后续学习打下坚实基础。

第3章探讨了深度学习的奥秘，包括人工神经网络、卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等前沿技术，展现了深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的强大能力。

第4章聚焦于大模型技术，从Transformer架构到预训练、微调、对齐优化，再到智能体的应用，全面解析了大模型技术的核心要点与发展趋势。

第5章转向智算中心的建设与管理，介绍了智算中心的一般概念、功能架构、关键技术和应用场景，让读者对智算中心有更深入的理解。

第6章讨论了智算操作系统的基本概念、硬件基础设施、资源管理与调度、大模型与智能体、用户接口与工具以及安全与隔离机制，揭示了智算操作系统在人工智能时代的重要地位。

第7章展望了人工智能的前沿技术，包括通用人工智能、边缘人工智能、具身智能和世界模型，描绘了人工智能未来的发展方向。

在编写过程中，本书注重理论与实践的结合。每章均配有大量例题和思考题，书后附有实验指导，鼓励读者动手实践、边学边练。通过案例分析、代码示例与实验操作，读者可以直观感受人工智能的魅力，掌握其实际应用与操作技巧。我们希望通过本书的学习，读者不仅能够掌握人工智能和智算操作系统的基本知识，更能够培养出人工智能思维和创新能力，为未来智能化的社会贡献自己的力量。

本书第1～3章由王志强编写，第4章由蔡平编写，第5章和第6章及实验部分由王仪丰编写，第7章由彭小刚编写，全书由王志强负责定稿。在编写过程中，我们参考了许多书刊和文献资料，在此表示衷心的感谢！特别感谢黄云森和方磊的发起与指导，以及景越、陈何、张磊、赵林、黄雪松、李坚强、潘颖慧和杜和平的热心帮助。同时，也要感谢北京九章云极科技有限公司、深圳大学教务部和深圳市计算机行业协会的大力支持。最后，还要感谢清华大学出版社的编辑团队为本书的出版所付出的辛勤努力。

鉴于编者水平所限，本书难免存在疏漏与不足之处，欢迎各位读者提出宝贵的批评与建议。若您有任何意见或反馈，请通过清华大学出版社与我们联系。

我们期待与您共同探讨、共同进步，为人工智能的发展贡献一份力量。

王志强2026年1月