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本书系统介绍了人工智能的基本概念、关键技术及应用实践，旨在帮助读者全面理解人工智能的发展脉络与技术体系，掌握相关核心技能。本书分为7章。第1章介绍人工智能的定义、发展历程及应用领域，奠定理论基础。第2章涵盖人工神经网络、机器学习、感知智能、认知智能等核心技术。第3章深入探讨大模型技术、AIGC 技术原理及AIGC在文本、图像、语音、视频和辅助编程方面的应用实践。第4章解析智能体的组成、关键技术及开发流程，并结合扣子平台进行案例实践。第5章展示人工智能在文字处理、表格处理、演示文稿设计等办公场景中的应用。第6章阐述具身智能的技术体系、应用领域及人形机器人的发展现状等。第7章探讨人工智能伦理的概念、典型问题及治理原则。本书通俗易懂、内容广泛、案例丰富、实践性强，提供教学大纲、电子课件、案例素材、实验素材等教学资源，可作为高等院校各专业学生的人工智能通识课程的教材，也可供人工智能入门人士参考。

目   录
第1章  人工智能概述	1
1.1  人工智能是什么	2
1.1.1  人工智能的定义及其演进	2
1.1.2  人工智能的分类	2
1.1.3  人工智能的基本原理	3
1.1.4  人工智能的学科背景	4
1.2  人工智能的发展历程	5
1.2.1  人工智能的理论、技术和哲学背景	5
1.2.2  人工智能的起源	5
1.2.3  人工智能发展的第一次浪潮：符号主义主导的早期探索期	6
1.2.4  人工智能发展的第二次浪潮：统计学习驱动的复兴期	7
1.2.5  人工智能发展的第三次浪潮：机器学习引领的繁荣期	8
1.2.6  人工智能发展的第四次浪潮：大模型时代	8
1.2.7  未来发展趋势	9
1.3  人工智能的应用	10
1.3.1  人工智能产业链	10
1.3.2  医疗健康领域	11
1.3.3  教育领域	12
1.3.4  交通领域	13
1.3.5  金融领域	14
1.4  本章小结	14
本章实验	15
实验1  AI“看图说话”——图像识别体验	15
实验2  拓展案例：“AI应用畅想”小组讨论	16
第2章  人工智能关键技术	17
2.1  从“感知”到“行动”的智能跃迁	17
2.1.1  计算智能：人工智能的“生存本能”	17
2.1.2  感知智能：人工智能的“感官系统”	19
2.1.3  认知智能：人工智能的“思考中枢”	21
2.1.4  行为智能：让机器“动起来”的智慧	23
2.2  人工神经网络	24
2.2.1  如何构建人工神经网络	25
2.2.2  人工神经网络的训练	26
2.2.3  深度神经网络	27
2.2.4  卷积神经网络	28
2.2.5  循环神经网络	30
2.2.6  长短时记忆网络	31
2.2.7  Transformer	32
2.3  机器学习	34
2.3.1  机器学习与机器智能	34
2.3.2  机器学习的类型和应用	35
2.3.3  监督学习与无监督学习	36
2.3.4  深度学习	40
2.3.5  强化学习	43
2.3.6  迁移学习	45
2.3.7  机器创造	47
2.4  感知智能	49
2.4.1  数字图像处理技术	49
2.4.2  计算机视觉与机器视觉	55
2.4.3  模式识别与图像分类	56
2.4.4  人脸识别	58
2.4.5  目标检测与识别	61
2.4.6  自动驾驶与环境感知	63
2.5  认知智能	65
2.5.1  逻辑推理	65
2.5.2  知识表示	66
2.5.3  搜索技术	68
2.5.4  知识图谱	70
2.5.5  认知计算	74
2.6  语言智能	75
2.6.1  语言与认知	75
2.6.2  自然语言处理	76
2.6.3  智能问答系统	78
2.6.4  聊天机器人	79
2.6.5  语音识别	81
2.6.6  机器翻译	83
2.7  本章小结	85
本章实验	85
实验1  申领个人电子身份证——感知智能之人脸识别应用	85
实验2  构建个人知识库——认知智能之知识图谱应用	86
实验3  拓展案例：“AI应用畅想”小组讨论	92
第3章  大模型技术及其应用	93
3.1  大模型技术概述	93
3.1.1  大模型技术的发展历程	93
3.1.2  传统AI与AIGC的区别	96
3.2  AIGC技术	100
3.2.1  AIGC的定义与特点	100
3.2.2  模型应用场景的差异化分析	102
3.3  文本类AIGC应用实践	106
3.3.1  文本生成工具	106
3.3.2  文本生成的应用场景	109
3.3.3  文本生成的优势和挑战	110
3.4  图像类AIGC应用实践	111
3.4.1  图像生成工具	111
3.4.2  图像生成的应用场景	114
3.4.3  图像生成的优势和挑战	115
3.5  语音类AIGC应用实践	117
3.5.1  语音生成工具	117
3.5.2  语音生成的应用场景	121
3.5.3  语音生成的优势和挑战	122
3.6  视频类AIGC应用实践	123
3.6.1  视频生成工具	123
3.6.2  视频生成的应用场景	125
3.6.3  视频生成的优势和挑战	126
3.7  AIGC技术在辅助编程中的应用	127
3.7.1  AI辅助编程工具	127
3.7.2  AI辅助编程的应用场景	129
3.8  本章小结	130
本章实验	131
实验1  使用DeepSeek进行创意写作	131
实验2  使用即梦AI探索图像生成技术	134
实验3  讯飞智作AI语音生成技术实践	135
实验4  即梦AI视频生成技术实践	138
实验5  DeepSeek对话式编程实践	140
第4章  智能体	143
4.1  智能体概述	143
4.1.1  智能体的发展历程	143
4.1.2  智能体的定义与内涵	145
4.1.3  智能体的基本特征	145
4.1.4  智能体的分类	146
4.2  智能体的组成	147
4.2.1  智能体的组成概述	147
4.2.2  大模型	148
4.2.3  观察	148
4.2.4  思考	149
4.2.5  行动	149
4.2.6  记忆	150
4.2.7  组件协作与系统整合	151
4.3  智能体的关键技术支撑	152
4.3.1  概述	152
4.3.2  多模态融合技术	153
4.3.3  大模型技术	153
4.3.4  推理决策技术	154
4.3.5  执行技术	155
4.3.6  存储技术	155
4.4  扣子平台	156
4.4.1  智能体平台概述	156
4.4.2  平台背景与定位	156
4.4.3  核心功能特性	157
4.4.4  技术架构特点	157
4.5  扣子平台开发流程与核心功能	158
4.5.1  智能体开发流程	158
4.5.2  插件	159
4.5.3  对话流	160
4.5.4  工作流	161
4.5.5  提示词	161
4.5.6  知识库	162
4.5.7  数据库	162
4.5.8  其他功能选项	163
4.6  基于扣子平台的智能客服系统开发案例	164
4.6.1  案例背景与需求分析	164
4.6.2  架构设计	164
4.6.3  开发实施过程	165
4.6.4  案例总结与扩展思考	177
4.7  本章小结	178
本章实验	178
实验  AI“个人专属助手”——我的智能体创造实验	178
第5章  人工智能与办公自动化	180
5.1  办公自动化概述	181
5.2  文字处理	184
5.2.1  AI辅助内容生成	185
5.2.2  AI辅助文字排版	193
5.3  表格处理	196
5.3.1  AI辅助数据分析	196
5.3.2  AI辅助表格生成	202
5.4  演示文稿设计	208
5.4.1  AI辅助演示文档设计	209
5.4.2  智能美化演示文稿	215
5.5  多语言翻译与转换	217
5.6  大模型在办公自动化中的应用：优势与挑战	218
5.7  本章小结	219
本章实验	219
实验1  AI辅助文字处理综合应用	219
实验2  AI辅助电子表格数据分析与可视化	220
实验3  AI辅助演示文稿制作与优化	220
第6章  具身智能	221
6.1  具身智能的概念与内涵	221
6.1.1  具身智能的定义	221
6.1.2  具身智能与传统AI的区别	222
6.2  具身智能的发展历程	222
6.3  具身智能的技术体系	224
6.3.1  感知模块	225
6.3.2  决策模块	226
6.3.3  行动模块	226
6.3.4  反馈模块	227
6.3.5  支撑要素	227
6.3.6  安全与隐私保障	228
6.4  具身智能的应用领域	228
6.4.1  工业制造与物流自动化	228
6.4.2  医疗健康与服务机器人	231
6.4.3  家庭服务与智慧生活	233
6.4.4  特殊环境作业	235
6.5  人形机器人	237
6.5.1  人形机器人的发展现状	237
6.5.2  人形机器人的未来趋势	238
6.6  本章小结	239
本章实验	240
实验  机器人语音识别	240
第7章  人工智能伦理	248
7.1  人工智能伦理的概念	249
7.1.1  人工智能伦理的定义	249
7.1.2  人工智能伦理的基本原则	250
7.2  人工智能伦理典型问题	256
7.2.1  自动驾驶伦理问题	256
7.2.2  人脸识别伦理问题	259
7.3  人工智能伦理治理原则	261
7.3.1  人类利益原则	261
7.3.2  责任原则	262
7.3.3  透明度原则	262
7.3.4  权责一致原则	262
7.4  本章小结	262
本章实验	263
实验  案例分析	263

前   言
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究如何将人类或其他生命体所具有的感知、认知、行动、控制和决策等功能，通过机器来实现的一门科学。在第四次工业革命浪潮中，信息技术迅猛发展，AI作为最具典型性、颠覆性的信息科技代表，正深刻改变着各行各业的生产模式与生活方式，推动社会进步。AI应用领域广泛，涵盖医疗、教育、交通等多方面。如何利用AI技术赋能各行业，促进行业的变革与创新，为创新发展提供新动力，已成为全球科技界和产业界共同关注的焦点。
习近平总书记在党的二十大报告中强调，“教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。”通过高质量教育体系，培养适应时代需求的AI人才，是推动教育强国、科技强国、人才强国建设的关键。面对AI时代的挑战和机遇，大学教育必须与时俱进，将AI纳入通识教育的范畴，为学生提供系统、全面和深入的AI学习体验。
本书是一本面向应用型本科高校各专业学生的AI入门教材，以提升AI基本素养和应用能力为目标，聚焦AI与其他学科的交叉融合，围绕AI背后的技术原理，以通俗易懂的语言和生动的案例，形成了AI通识知识和应用体系。本书通过介绍AI的基本概念、发展历程和应用领域，为学生提供坚实的知识基础；通过结构化的教学内容，为学生提供从基础到进阶的系统化学习路径；通过理论与实践相结合的编写方式，强化学生利用AI解决问题的能力；通过AI伦理典型案例，提升学生的AI素养。
本书主要有以下特点。
1．通俗易懂：通过“理论+案例”的形式，浅显易懂地介绍了AI技术原理，方便非计算机专业学生快速入门。
2．内容广泛：不仅介绍AI技术原理，还介绍AI法规和伦理及具身智能前沿技术，通过这些内容，学生可以更加深入地了解AI在各个领域的应用，培养批判性思维，拓展思维的广度和深度。
3．案例丰富：各章节通过大量的实际应用案例介绍相关原理和方法，让学生在真实的应用场景中理解AI的魅力和应用价值，激发学生的学习兴趣和学习动力。
4．实践性强：各章节均有实验操作部分，让学生在动手实践中巩固所学知识，提升技能。
本书编写团队由来自教学第一线的骨干教师组成，主编均有超过10年的教学经验或企业工作经历，也是AI领域的研究者。团队在编写本书的过程中充分考虑了AI领域的现状、应用及未来发展，希望本书能够成为学生开启AI学习之旅的引路人，为他们在未来的科技浪潮中立足和发展奠定坚实的基础；也希望本书能够引发更多教育工作者和学者对AI通识教育的关注和思考，共同推动AI教育的普及和发展。
本书第1章由苑俊英编写，第2章由吴恒志编写，第3章由邓涵宇、汪世伟编写，第4章由岳修权编写，第5章由张鉴新编写，第6章由陈深进编写，第7章由邓浩然编写，全书由苑俊英进行统稿和审核。高晓风进行了全书资料整理。
本书提供教学大纲、电子课件、案例素材、实验素材等教学资源，读者可登录华信教育资源网获取。
感谢广州腾科网络技术有限公司为本书提供的部分案例，本书的出版也得到广东省一流专业（计算机科学与技术）、广东省产业学院（新一代信息技术产业学院）的支持。限于编者的水平和经验，本书难免有不足之处，恳请广大读者提出宝贵意见。

编者   
2025年8月

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