本书是“十四五”规划教材之一，旨在系统探索人工智能与区块链两项前沿技术的基础理论、技术融合与实际应用。本书以严谨的理论分析为基础，结合大量实际案例，全面展示了人工智能在区块链赋能下的创新潜力，涵盖数据隐私保护、分布式模型训练、智能合约优化等关键技术。同时，书中深入探讨了两者在医疗健康、金融科技、物联网和数据交易平台等领域的实践应用，并展望了量子计算、大模型、去中心化自治等未来技术方向。第1章介绍背景和概况；第2章与第3章系统介绍人工智能和区块链技术的基础知识，包括知识表示、机器学习、深度学习等技术，以及区块链的共识机制、智能合约、加密货币等概念；第4章至第6章重点探讨人工智能与区块链的结合方式和具体应用，包括智能合约优化、数据隐私保护和去中心化自治组织等，特别是这些技术如何相互增强并共同促进跨行业应用；第7章至第11章介绍人工智能和区块链技术在反欺诈、Web3.0、医疗健康、物联网、数据交易等领域的实际应用场景，并分析其带来的挑战和机遇；第12章聚焦大模型技术与区块链的深度融合，讨论如何在复杂的应用场景下发挥这两项技术的最大潜力，并展望未来技术的发展方向；第13章和第14章总结本书内容，讨论当前的开放研究课题和未来发展趋势。本书内容层次清晰、图表精美，兼具理论深度与实践指导性，作为人工智能与区块链技术的进阶学习资料，适用于高年级本科生或研究生计算机、人工智能相关专业使用，也是相关领域学术研究者和工程技术人员不可或缺的学习资料。
前言
在数字化转型的浪潮中，人工智能（Artificial Intelligence，AI）与区块链（Block Chain，BC）作为两项颠覆性技术，正在各自领域中展现强大的创新能力。人工智能通过数据驱动的学习算法，推动了决策自动化与智慧化的跨越；区块链以其去中心化、透明性与不可篡改的特性，为数据可信共享和分布式系统设计开辟了新路径。当这两项技术交汇融合，就会产生新的应用场景与技术模式，发挥出无与伦比的协同效应。
本书编写的初衷，源于对人工智能与区块链结合带来的技术突破及社会价值的深刻认识。我们不仅希望揭示这两项技术的基础原理与融合方法，更期望通过详尽的应用案例和实践指导，为读者提供从理论到实践的全面视角，助力跨学科技术创新与行业应用。
全书分为基础理论、技术融合、应用实践与未来展望四大部分。在基础理论部分，我们深入探讨了人工智能与区块链的核心技术，为理解二者的结合奠定坚实基础；在技术融合部分，解析了区块链赋能人工智能的关键技术点，如隐私保护、分布式模型训练与智能合约优化；在应用实践部分，精选了医疗、金融、物联网、数据交易平台等多个领域的典型案例，提供了理论联系实际的操作指导；在未来展望部分，我们探讨了大模型、量子计算与去中心化自治组织（DAO）等前沿技术的发展方向，旨在启发读者对未来科技趋势的思考。
本书是团队合作的结晶。其中，闾海荣负责全书的内容统筹，以及第1章、第2章、第11章、第12章和第14章的编写，并对全书内容进行了整体修改；杨旸负责本书第3章、第4章、第5章和第13章的编写；郑相涵负责本书第6章、第7章、第8章和第10章的编写；侯诚彬负责本书第1章、第11章和第14章的编写，以及全书内容整合工作。本书在编写过程中还得到了作者团队其余成员的大量帮助，其中，宋嘉瑞在第2章探讨了人工智能的伦理和安全问题，在第9章详细介绍了人工智能与区块链技术在医疗健康领域中的协同应用，并负责全文整合工作；袁颂洋在第2章介绍了人工智能技术的基础理论及相关应用，并在第12章讨论了大模型与区块链之间相互融合、相互赋能的案例；薛文溢、林郅润为第3章整理了关于区块链基础知识及历史发展的研究资料，进行了系统化归纳，并设计了一个涵盖智能合约安装、编写、部署和调用过程的代码学习案例；江正龙为第4章的撰写整理了人工智能与区块链在不同应用场景中的实际运用情况，并调研了多个人工智能与区块链结合的实际案例，展示了这一融合的可能性与前景；管章双在第5章中以多个前沿领域为切入点，分析了区块链在增强人工智能数据安全性、促进分布式协作，以及提升训练与推理透明性等方面的独特优势；史瑞为第13章所涉及的前沿开放研究领域进行了深入的资料收集与系统整理，构建了清晰的知识框架，并以此分析了区块链与人工智能在这些领域中的协同作用；方成辰、徐源和余寅胜在第6章讨论了人工智能如何驱动区块链技术，从多领域角度分析了人工智能如何促进区块链系统智能化；李海楠、方浩宇和黄杜恩在第7章分析了区块链中的欺诈行为，并阐述利用人工智能技术进行欺诈识别、建模和检测的应用方法；李郓梁在第8章介绍了Web 3.0的概念以及Web 3.0与区块链、人工智能的融合应用，强调去中心化、数据确权、用户主权的新时代互联网特性；王欢、谢智斌在第10章讨论了人工智能与区块链在物联网中的协同应用，涵盖智能物流、医疗、家居等领域。
在编写过程中，我们始终力求内容严谨、结构清晰，并辅以规范化的图表和术语解释，使读者能够轻松掌握复杂的技术细节。同时，每章均设置小结，引导读者从基础理论延伸到实际应用，再到未来创新，逐步建立系统化的知识体系。
作为“十四五”规划教材之一，本书既面向高等院校人工智能与区块链相关专业的师生，也为科研工作者与行业实践者提供重要的参考。本书的出版离不开编者团队的辛勤付出和各领域的指导，我们希望通过这本教材，推动人工智能与区块链技术的深入融合，为智慧社会与数字经济的发展贡献一份力量。
希望本书能为您的学习与研究带来启发，也期待收到您的宝贵意见。
编者
2025年4月
清华大学
目录
第1章 绪论 / 1
1.1 背景与动机 / 1
1.1.1 人工智能与区块链的结合潜力 / 1
1.1.2 当前的挑战与机遇 / 3
1.2 本书结构与主要内容 / 3
第2章 人工智能技术 / 5
2.1 知识表示 / 6
2.1.1 知识表示与人工智能 / 7
2.1.2 知识表示方法 / 8
2.1.3 知识表示学习 / 8
2.1.4 知识表示相关应用 / 9
2.2 机器学习 / 9
2.2.1 机器学习发展历程 / 9
2.2.2 监督式机器学习 / 10
2.2.3 无监督式机器学习 / 11
2.2.4 机器学习相关应用 / 11
2.3 深度学习 / 12
2.3.1 深度学习发展历程 / 12
2.3.2 深度神经网络 / 13
2.3.3 深度学习相关应用 / 15
2.3.4 深度学习未来发展前景 / 17
2.4 强化学习 / 17
2.4.1 强化学习基础知识 / 17
2.4.2 深度强化学习 / 18
2.4.3 人类反馈强化学习 / 18
2.4.4 强化学习相关应用 / 19
2.5 知识图谱 / 20
2.5.1 知识图谱基础知识 / 20
2.5.2 知识图谱的构建方法 / 21
2.5.3 知识图谱相关应用 / 21
2.5.4 知识图谱与人工智能的融合 / 22
2.5.5 知识图谱的未来发展 / 22
2.6 人工智能伦理和安全 / 22
2.6.1 人工智能中的伦理风险 / 22
2.6.2 数据安全与数据隐私 / 23
2.6.3 人工智能带来的知识产权问题 / 23
2.6.4 人工智能伦理问题相关法律法规 / 24
2.7 本章小结 / 24
2.8 拓展阅读 / 25
2.9 本章习题 / 26
第3章 区块链技术 / 27
3.1 区块链基础知识 / 27
3.1.1 区块链的概念 / 27
3.1.2 区块链的组成要素 / 27
3.1.3 区块链的工作原理 / 29
3.1.4 公有链与私有链 / 30
3.2 区块链的历史和发展 / 31
3.2.1 区块链的起源 / 31
3.2.2 区块链的演进与区块链2.0 / 31
3.2.3 区块链的革新与区块链3.0 / 32
3.3 区块链的共识机制 / 33
3.3.1 共识的概念 / 33
3.3.2 工作量证明 / 34
3.3.3 权益证明 / 35
3.3.4 新兴的共识机制 / 36
3.4 区块链的智能合约 / 37
3.4.1 智能合约的概念 / 37
3.4.2 智能合约的原理和特点 / 37
3.4.3 智能合约编程 / 39
3.4.4 智能合约的部署、调用实例 / 40
3.5 区块链的数字货币和加密货币 / 43
3.5.1 数字货币和加密货币的概念 / 43
3.5.2 主流加密货币 / 44
3.5.3 区块链在金融货币领域的应用 / 46
3.5.4 加密货币的监管与风险 / 48
3.6 区块链的隐私保护和匿名性 / 49
3.6.1 区块链常见攻击与安全威胁 / 49
3.6.2 身份认证与访问控制 / 51
3.6.3 匿名性与隐私保护 / 53
3.7 本章小结 / 55
3.8 拓展阅读 / 55
3.9 本章习题 / 56
第4章 人工智能与区块链技术的结合 / 57
4.1 人工智能与区块链融合的重要性 / 57
4.1.1 区块链和智能合约的局限性 / 57
4.1.2 智能区块链所带来的机遇 / 58
4.1.3 区块链技术与人工智能结合的必要性 / 61
4.2 区块链在人工智能中的应用 / 62
4.2.1 利用区块链实现分布式机器学习 / 62
4.2.2 区块链分布式学习的数据安全和隐私保护 / 64
4.3 人工智能在区块链中的应用 / 67
4.3.1 利用人工智能实现区块链数据智能分析 / 67
4.3.2 利用人工智能实现区块链安全性分析 / 69
4.3.3 利用人工智能实现智能合约优化 / 70
4.4 本章小结 / 74
4.5 拓展阅读 / 74
4.5.1 区块链与人工智能结合的未来发展方向 / 74
4.5.2 跨学科结合的新兴技术挑战 / 75
4.6 本章习题 / 75
第5章 区块链赋能的人工智能技术 / 77
5.1 基于区块链的深度学习和强化学习 / 77
5.1.1 区块链增强深度学习 / 77
5.1.2 区块链赋能强化学习 / 79
5.1.3 基于区块链的深度强化学习 / 80
5.2 基于区块链的去中心化人工智能技术 / 81
5.2.1 去中心化人工智能概述 / 82
5.2.2 去中心化智能决策 / 83
5.2.3 去中心化联邦学习 / 86
5.3 基于区块链的隐私保护人工智能技术 / 88
5.3.1 隐私保护人工智能概述 / 89
5.3.2 基于区块链的隐私保护机器学习 / 90
5.3.3 基于区块链的隐私保护智能合约 / 92
5.4 基于智能合约的人工智能技术 / 94
5.4.1 基于智能合约的模型训练 / 95
5.4.2 基于智能合约的机器学习模型共享与交易 / 96
5.4.3 智能合约与人工智能决策的安全性与可信性 / 96
5.5 本章小结 / 98
5.6 拓展阅读 / 98
5.7 本章习题 / 98
第6章 人工智能驱动的区块链技术 / 100
6.1 人工智能驱动的分布式账本挖掘技术 / 100
6.1.1 实时动态分析 / 101
6.1.2 账本舆情感知（情感分析） / 102
6.1.3 审计溯源 / 104
6.1.4 代币化和数字资产管理 / 105
6.1.5 网络可扩展性与性能 / 106
6.2 人工智能驱动的去中心化自治组织（AI DAO） / 108
6.2.1 边缘AI的DAO 治理和自动化决策 / 108
6.2.2 中心化AI驱动的智能合约交互 / 109
6.2.3 自适应AI链接的DAO共享智能 / 109
6.3 人工智能驱动的区块链数据挖掘 / 111
6.3.1 链上数据挖掘 / 111
6.3.2 链上链下融合数据分析 / 112
6.3.3 跨链融合数据分析 / 115
6.4 人工智能驱动的智能合约技术 / 116
6.4.1 自然语言处理的合约生成 / 116
6.4.2 智能合约漏洞检测修复 / 117
6.4.3 自学习方法优化智能合约 / 118
6.4.4 AI预言机驱动的智能合约 / 118
6.5 本章小结 / 120
6.6 拓展阅读 / 121
6.7 本章习题 / 121
第7章 人工智能在区块链反欺诈中的应用 / 122
7.1 区块链中的“庞氏骗局”分析 / 122
7.1.1 问题概述：庞氏骗局 / 122
7.1.2 人工智能建模 / 125
7.1.3 案例分析 / 126
7.1.4 发展趋势 / 128
7.2 区块链中的“钓鱼”分析 / 128
7.2.1 问题概述：钓鱼 / 128
7.2.2 人工智能建模 / 130
7.2.3 案例分析 / 133
7.2.4 发展趋势 / 140
7.3 区块链中的“蜜罐”分析 / 140
7.3.1 问题概述：蜜罐 / 140
7.3.2 人工智能建模 / 142
7.3.3 案例分析 / 145
7.3.4 发展趋势 / 147
7.4 区块链中的“ICO骗局”分析 / 148
7.4.1 问题概述：ICO骗局 / 148
7.4.2 人工智能建模 / 149
7.4.3 案例分析 / 152
7.4.4 发展趋势 / 155
7.5 本章小结 / 155
7.6 拓展阅读 / 156
7.7 本章习题 / 157
第8章 Web 3.0与区块链、人工智能融合与应用 / 158
8.1 Web 3.0技术 / 158
8.1.1 Web 3.0的概念 / 158
8.1.2 Web 3.0的核心技术 / 160
8.1.3 去中心化应用程序DApps / 161
8.2 Web 3.0与区块链的融合应用 / 163
8.2.1 区块链技术在Web 3.0中的应用 / 163
8.2.2 去中心化金融和加密经济 / 164
8.2.3 去中心化自治组织和治理 / 166
8.2.4 非同质化代币 / 168
8.3 Web 3.0与人工智能的融合应用 / 169
8.3.1 Web 3.0与人工智能融合的机遇 / 169
8.3.2 去中心化的人工智能计算协议 / 170
8.3.3 Web 3.0赋能生成式人工智能 / 171
8.3.4 Web 3.0与人工智能融合的挑战 / 172
8.4 本章小结 / 173
8.5 拓展阅读 / 173
8.6 本章习题 / 173
第9章 人工智能与区块链在医疗健康中的协同应用 / 174
9.1 医疗健康数据管理的演变 / 174
9.1.1 医疗健康行业信息化管理 / 174
9.1.2 智能医疗的基石：医疗健康大数据 / 175
9.1.3 医疗健康大数据管理与分析的现状及挑战 / 177
9.1.4 利用人工智能与区块链进行医疗健康大数据管理及分析 / 178
9.2 人工智能与区块链驱动的数据分析与信息流动：以心血管医学数据为例 / 179
9.2.1 人工智能与区块链确保数据质量、一致性及隐私安全 / 179
9.2.2 人工智能技术在心血管医学数据分析中的应用 / 181
9.2.3 区块链技术在心血管医学数据隐私安全方面的应用 / 183
9.2.4 人工智能与区块链在心血管医学中进行数据分析及信息流动的协同作用 / 183
9.3 医疗健康数据共享平台 / 184
9.3.1 医疗健康数据共享的现状与挑战 / 184
9.3.2 医疗健康数据共享的数据隐私安全问题 / 185
9.3.3 智能医疗健康数据共享平台的架构设计 / 186
9.3.4 智能医疗健康数据共享平台的业务模式分析 / 187
9.3.5 智能医疗健康数据共享平台的智能化设计 / 188
9.3.6 智能医疗健康数据共享平台中的人工智能隐私安全计算 / 189
9.3.7 智能医疗健康数据共享平台中的区块链技术 / 189
9.3.8 智能医疗健康数据共享平台中的激励机制 / 190
9.4 人工智能与区块链技术推进个性化医疗 / 190
9.4.1 利用人工智能、区块链技术与可穿戴技术管理慢性疾病 / 190
9.4.2 人工智能与区块链技术在疾病自我检测中的协同应用 / 191
9.5 基于联邦学习与区块链技术的多中心医疗科研平台 / 192
9.5.1 联邦学习与分布式机器学习概述 / 193
9.5.2 联邦学习与区块链在医疗领域中的广泛应用 / 194
9.5.3 多中心医疗科研平台中基于联邦学习与区块链的隐私架构设计 / 199
9.5.4 多中心医疗科研平台的分布式数据存取设计 / 200
9.5.5 多中心医疗科研平台的分布式机器学习模型架构设计 / 201
9.5.6 多中心医疗科研平台的基于区块链的联邦学习算法设计 / 202
9.6 本章小结 / 203
9.7 拓展阅读 / 203
9.8 本章习题 / 203
第10章 物联网中的人工智能与区块链应用 / 204
10.1 物联网技术与应用 / 204
10.1.1 物联网基础概念 / 204
10.1.2 物联网核心技术 / 205
10.1.3 物联网应用实例 / 207
10.1.4 物联网行业发展趋势 / 210
10.2 物联网+人工智能 / 212
10.2.1 边缘计算 / 212
10.2.2 智能控制技术 / 215
10.2.3 预测性维护 / 217
10.2.4 不同场景下的智慧物联网应用 / 218
10.3 物联网+区块链 / 219
10.3.1 区块链物联网中的核心技术 / 220
10.3.2 物联网安全性的区块链解决方案 / 223
10.3.3 总结与展望 / 225
10.4 物联网、
新书资讯
