作者刘志毅为中国人工智能领军科学家、上海市人工智能社会治理协同创新中心研究员、上海交大清源研究院研究员，2024年入选福布斯中国;十大人工智能影响力人物，曾出版《智能经济》《数字经济学》《具身智能》等多本学术专著，具有较高的知名度和影响力 ??本书内容与有以下特点： （1）内容全面，结构合理：系统性地覆盖AI与区块链融合的理论基础、关键技术和典型应用，突出工程实践导向； （2）取长补短，讲清原理：从AI和区块链的基础概念出发，逐步深入到融合应用，便于读者系统掌握。通过大量案例分析，使理论与实践紧密结合； （3）融合实例，助力理解：结合作者在多年的实战经验，收录多个真实的AI十区块链应用案例，帮助读者快速理解和应用相关技术。

在数字技术飞速发展的当下，人工智能与区块链作为驱动社会变革的核心力量备受瞩目。本书聚焦这两大前沿技术的融合，为读者呈现其理论、应用与发展趋势。本书以“融合创新”为主线，搭建全面的知识体系。本书共分 5 部分 11 章，其中理论基础部分从历史演进出发，借助数学工具，深入讲解相关核心概念等，奠定学习根基；核心技术部分从共识与验证算法出发，阐述关键技术，剖析技术融合路径；高级主题部分关注前沿领域，探讨安全与隐私及性能优化技术；研究前沿部分前瞻新兴技术影响，指明研究方向；应用设计部分结合真实项目案例，促进理论到实践的转化。本书各章均设有丰富的问题与练习，帮助读者巩固所学知识、提升动手实践能力。同时，本书兼顾学术性与易读性，以通俗的比喻来解读复杂、深奥的理论知识，适合高等学校计算机科学与技术、软件工程、信息安全等相关专业的师生，以及从事人工智能、区块链领域研究的科研人员和技术人员使用。刘志毅中国人工智能领军科学家，深入研究和实践 AI领域十余年，包括多模态大模型、智能体系统（Agent）和具身智能方向。中国人工智能学会 AI伦理工作委员会委员及具身智能专业委员会委员，上海交通大学安泰经济与管理学院 AI 与营销研究中心特聘研究员，上海开源技术信息协会金融智能专业委员会主任，2024 年入选福布斯中国“十大人工智能影响力人物”，2024 年评选为华为云最有价值专家。国际电工委员会生物数字融合标准化评估组（IEC/SMB/SEG12）伦理专家，2024 年第四届 IEEE 计算机通信与人工智能国际会（CCAI 2024）技术委员会委员，国家人工智能标准总体组专家，中国人工智能产业发展联盟（AIIA）可信 AI 专家委员会委员，上海人工智能技术协会专家委员。出版 10 余部中英文专著并翻译多部海外学者专著，个人学术专著包括《具身智能》《空间智能》《智能体时代》等，英文出版作品入选施普林格·自然出版社“中国新发展奖”（2023 年度）。第 1 部分 理论基础 第　1 章 人工智能与区块链融合 导论..................................................　21.1　历史演进与核心概念 ................................31.1.1　人工智能的发展历程.........................31.1.2　区块链技术的演进.............................51.1.3　AI_区块链融合系统的核心概念........61.2　数学预备知识............................................71.2.1　概率论与数理统计.............................81.2.2　线性代数.............................................91.2.3　最优化理论.......................................101.3　分布式计算模型与 AI_区块链融合系统架构..................................................111.3.1　分布式计算模型...............................111.3.2　AI_区块链融合系统架构 .................121.3.3　交互模式...........................................131.4　AI_区块链融合系统设计原则与工程约束..........................................................141.4.1　AI_区块链融合系统设计原则..........141.4.2　工程约束...........................................15问题与练习.......................................................16第　2 章 算法基础......................................172.1　计算复杂性理论 ......................................182.1.1　基本概念与定义...............................182.1.2　计算复杂性分析方法.......................192.2　分布式系统：基础模型、算法与一致性模型 ..............................................212.2.1　分布式系统基础模型.......................212.2.2　分布式算法.......................................242.2.3　一致性模型.......................................272.3　密码学原语 ..............................................292.3.1　基础密码学.......................................292.3.2　高级密码学原语...............................322.3.3　区块链中的密码学应用...................362.4　博弈论与机制设计 ..................................392.4.1　博弈论基础.......................................392.4.2　机制设计...........................................412.4.3　区块链中的博弈...............................45问题与练习.......................................................48第　3 章 机器学习基础...........................　493.1　统计学习理论 ..........................................503.1.1　学习理论基础...................................503.1.2　泛化理论...........................................523.2　优化方法 ..................................................543.2.1　梯度优化...........................................553.2.2　高阶优化方法...................................573.3　神经网络架构 ..........................................603.3.1　基础神经网络架构...........................603.3.2　高级神经网络架构...........................623.3.3　训练技巧...........................................653.4　概率模型与推理......................................683.4.1　概率图模型.......................................683.4.2　推理方法...........................................71问题与练习.......................................................73第　2 部分 核心技术第　4 章 共识与验证算法.......................754.1　拜占庭容错机制......................................764.1.1　理论基础...........................................764.1.2　PBFT 算法详解................................784.1.3　现代 BFT 算法 .................................804.2　证明机制..................................................824.2.1　工作量证明.......................................824.2.2　权益证明...........................................844.2.3　混合与新兴证明机制.......................874.3　AI 增强的共识协议.................................894.3.1　智能预测模型...................................894.3.2　自适应优化机制...............................914.3.3　学习型共识系统...............................944.4　网络安全与攻击模型..............................984.4.1　攻击类型分析...................................984.4.2　安全防护机制.................................1014.4.3　AI 辅助安全防护 ...........................106问题与练习.....................................................108第　5 章 智能合约系统.........................　1105.1　合约理论与设计模式............................　1115.1.1　合约理论基础.................................1115.1.2　智能合约设计模式.........................1125.1.3　合约优化策略.................................1145.2　形式化验证方法....................................　1165.2.1　形式化规范说明.............................1175.2.2　验证技术与工具.............................1185.2.3　验证实践应用.................................1215.3　基于 AI 的合约分析..............................1235.3.1　智能静态分析.................................1235.3.2　动态行为分析.................................1255.3.3　AI 驱动的合约优化........................1275.4　安全性与隐私性考量 ............................1295.4.1　安全威胁分析.................................1295.4.2　安全防护机制.................................1315.4.3　隐私保护技术.................................133问题与练习.....................................................135第　6 章 系统架构与实现....................　1366.1　分布式系统设计 ....................................1376.1.1　系统架构模式.................................1376.1.2　一致性模型.....................................1386.1.3　容错机制设计.................................1396.2　网络层协议............................................1416.2.1　P2P 网络拓扑 .................................1416.2.2　消息传播机制.................................1436.2.3　网络优化策略.................................1456.3　存储与计算模型 ....................................1476.3.1　分布式存储架构.............................1486.3.2　计算引擎设计.................................1506.3.3　数据索引优化.................................1516.4　跨链集成................................................1546.4.1　跨链架构设计.................................1546.4.2　跨链互操作性协议.........................1566.4.3　跨链安全与治理.............................159问题与练习.....................................................160第　3 部分 高级主题第　7 章 AI 驱动的区块链系统........　1637.1　区块链上的联邦学习 ............................1647.1.1　基础架构.........................................1647.1.2　模型聚合.........................................1657.1.3　分布式训练.....................................1677.2　链上 AI 模型训练..................................1687.2.1　计算框架.........................................1697.2.2　优化策略.........................................1707.2.3　性能评估.........................................1727.3　去中心化 AI 市场..................................1737.3.1　市场机制.........................................1747.3.2　信用系统.........................................1757.3.3　资源调度.........................................1777.4　隐私保护的 AI 计算..............................1797.4.1　安全计算框架.................................1797.4.2　数据保护.........................................1807.4.3　隐私增强技术.................................182问题与练习.....................................................184第　8 章 安全与隐私..............................　1858.1　密码协议分析........................................1868.1.1　安全性模型.....................................1868.1.2　协议分析.........................................1888.2　隐私增强技术........................................1898.2.1　混淆技术.........................................1908.2.2　隐私计算.........................................1918.3　攻击向量与防御 ....................................1938.3.1　攻击分类.........................................1948.3.2　防御策略.........................................1968.4　零知识证明 ............................................1988.4.1　基础理论.........................................1988.4.2　实现技术.........................................200问题与练习.....................................................203第　9 章 性能优化...................................2049.1　可扩展性解决方案 ................................2059.1.1　链下扩展技术.................................2059.1.2　链上扩展优化.................................2079.1.3　混合扩展模式.................................2099.2　分片技术 ................................................2119.2.1　分片架构设计.................................2119.2.2　分片间通信.....................................2139.2.3　分片安全机制.................................2159.3　二层协议 ................................................2179.3.1　Rollup 技术体系.............................2189.3.2　状态通道网络.................................2199.3.3　二层协议互操作.............................2219.4　基于 AI 的性能调优 ..............................2249.4.1　智能资源调度.................................2249.4.2　参数智能优化.................................2269.4.3　性能预测与监控.............................229问题与练习.....................................................232第　4 部分 研究前沿第　10 章 新兴技术 ................................23410.1　量子计算的影响 ..................................23510.1.1　量子计算基础...............................23510.1.2　对密码系统的威胁.......................23610.1.3　对区块链系统的冲击...................23810.2　后量子密码学......................................23910.2.1　后量子密码学基础.......................23910.2.2　标准化与实现...............................24210.2.3　在区块链中的应用.......................24410.3　先进 AI 架构........................................24610.3.1　神经架构搜索...............................24710.3.2　量子机器学习...............................24910.3.3　自主学习系统...............................25110.4　未来研究方向......................................25310.4.1　技术融合趋势...............................25310.4.2　基础设施革新...............................25510.4.3　理论突破方向...............................257问题与练习.....................................................259第　5 部分 应用设计第　11 章 实现项目................................　26111.1　供应链平台 ..........................................26211.1.1　溯源系统.......................................26211.1.2　多方协作.......................................26311.2　AI 治理框架.........................................26411.2.1　模型管理.......................................26411.2.2　决策机制.......................................26511.2.3　激励机制.......................................26711.3　去中心化数据市场 ..............................26811.3.1　数据资产化...................................26811.3.2　数据定价机制...............................270问题与练习.....................................................272