当今世界百年未有之大变局加速演进，人工智能发展已成为大国博弈的核心阵地。加快发展人工智能事关我国发展全局和国家安全，是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。2016年以来，美国、英国、德国、韩国、日本等全球主要国家加紧出台专项战略规划和政策，围绕基础理论、核心技术、人才、标准规范等方面强化部署，力图在新一轮创新竞争中掌握主导权。为客观评价全球主要国家人工智能发展态势，明晰我国所处的位势，2019年中国科学技术信息研究所联合北京大学成立了全球人工智能创新指数研究组，开展全球人工智能创新指数研究工作，组织撰写《全球人工智能创新指数报告》，探索构建科学合理的指标体系，以对全球主要国家和地区的人工智能创新发展情况进行量化评估。《全球人工智能创新指数报告》结合人工智能的概念特征及创新基础理论，构建了一个三层指标体系，其中包括基础支撑、创新资源与环境、科技研发、产业与应用等4个一级指标，计算基础、网络基础、人才和专利等10个二级指标，以及数据中心保有率、互联网使用率、人工智能学者人口参与率、人均人工智能专利授权量等29个三级指标。一级指标中，基础支撑、创新资源与环境对应人工智能创新投入，体现一国发展人工智能所具备的基础条件和关键资源；科技研发、产业与应用对应人工智能创新产出，体现一国在人工智能领域的技术优势和产业竞争力。《全球人工智能创新指数报告》对46个国家（主要包括G20成员国、欧盟成员国和部分“一带一路”沿线国家）的人工智能创新水平进行综合评价和分类评价，不仅得出各国的人工智能创新指数，还对每一个三级指标进行更深入的国别分析，刻画了各国人工智能创新综合实力和明显的优劣势。根据人工智能创新指数综合得分，将46个参评国家划分为4个梯队：美国独列第一梯队，人工智能综合实力遥遥领先其他国家，在基础支撑、创新资源与环境、科技研发和产业与应用4个方面均具有明显优势；第二梯队包括中国、韩国、加拿大等14个国家，各国总体创新水平相当且各具发展特色；第三梯队包括卢森堡、比利时、奥地利等24个国家，它们在人工智能科技研发方面与第二梯队国家存在较大差距；第四梯队的7个国家人工智能发展普遍落后，尤其是在人工智能创新资源与环境、科技研发方面与前三个梯队国家有较大差距。中国在人工智能发展起步较晚、基础相对薄弱的背景下，及时把握人工智能发展机遇，总体呈现较好的发展势头，综合实力已跻身世界前列，在超算中心建设、论文和专利产出、企业成长，以及5G、物联网等方面具备一定的优势，但同时也面临人工智能相关基础学科建设滞后、人才集聚度不高、高质量开源代码有待开发等不足与挑战。为此，我们还需进一步聚焦人工智能前沿基础理论突破、开源算法平台构建等关键环节，集中优势资源加强原创性、引领性科技攻关，加大人才引进和本土人才自主培养力度，努力建设全球人工智能人才.高地。

在《人工的你》一书中，作者认为人工智能不可避免会将智能的发展引向新的方向，但如何规划一条合理的前进路线则取决于我们。随着人工智能技术不仅向内发展重塑大脑，同时向外发展创造出机器心智的可能性，我们必须提高警惕。智人作为心智的设计者，以后将会摆弄的一些“工具”是自己并不理解使用方法的：自我、心智，还有意识。作者论证的是，如果没有充分掌握这些实体的本性，那么这可能会给人工智能和大脑增强技术的应用埋下祸根，会带来有意识存在的死亡或者苦难。要获得繁荣发展，我们必须掌握算法深处潜藏的哲学问题。

人人类增强运动以超人类主义为最著名和**影响力的表现形式，它有助于人类通过生物技术、神经科学和计算机科学来彻底实现精神和身体的增强。超人类主义的目标包括人类永生、人与机器的融合、人类水平的人工智能和殖民太空。关于人类增强的叙述则以即将出现的后人类物种，以及人类历史的技术巅峰——奇点为标志。本书旨在识别、解释和评估目前围绕人类增强运动和技术进步主义的中心思想而出现的有关技术超越的有远见的叙述或迷思。作者认为，技术超越的愿景将关于人类增强的叙述视为迷思，这些迷思：·支撑着技术未来的愿景，为预测技术的发展轨迹提供了“富有想象力的模式”；·展望了人类的科技救赎；·构建了对经过技术改造的后人类的未来全面而有说服力的解释；·正在塑造公众对技术、政策决策、研究进程和关于技术限制的道德辩论的期望。作者在本书探讨了不可避免的技术进步、人类的持续进化、作为信息载体的人类、后人类的崛起、世界范围的思想网络、技术不朽、展现出人类智能水平的计算机以及人类殖民太空等，为人类未来进化和未来科技的发展方向提供了一个全新的思考视角。

《智能平衡移动机器人》全面介绍了智能平衡移动机器人的应用平台搭建、平台的硬件电路、数字控制系统和一系列开发移动机器人的应用。这些应用由浅入深可分为3部分： 基础外设应用、基于机器人外设的进阶应用、基于机器人外设的综合应用，这3部分应用构成了读者学习平衡移动机器人技术的阶梯。本书在此基础上着重介绍了基于模型设计的开发方法、TMS320F28069控制芯片的特点、引脚与功能，以及Embedded Coder Support Packages for Texa Instruments C2000的硬件支持包。综合来看，读者可以方便快捷地实现基础应用、进阶应用和综合应用的学习，同时获得更多关于机器人平台硬件、软件等多个方面的综合知识。 《智能平衡移动机器人》适合作为高等院校机械、电气、自动化以及计算机专业高年级本科生和研究生的教材，同时可供对于基于模型的开发方法感兴趣的科研人员、从事MATLAB/Simulink开发的研究人员参考。

知识图谱作为认知智能的核心技术正蓬勃发展。本书系统全面地介绍了知识图谱的核心技术，既有宏观整体的技术体系，也有关键技术和算法细节，内容包括：知识图谱模式设计的方法论——六韬法；知识图谱构建中的实体抽取和关系抽取；知识存储中的属性图模型及图数据库，重点介绍了JanusGraph分布式图数据库；知识计算中的图论基础，以及中心性、社区检测等经典图计算算法；知识推理中的逻辑推理、几何变换推理和深度学习推理，及其编程实例。最后，本书以金融、医疗和智能制造三大行业的应用场景为例，梳理了知识图谱的应用价值和应用程序形态。 本书既适合人工智能行业从业者和研究人员系统学习知识图谱，也适合一线工程师和技术人员参考使用，并可作为企业管理人员、政府人员、政策制定人员、公共政策学者的参考材料，以及高等院校计算机、金融和人工智能等相关专业师生的参考资料和培训学校的教材。

虚拟现实和增强现实技术目前在智能制造中得到了越来越多的应用。本书重点介绍在应用此类技术涉及的关键技术，包括绘制技术、人机交互技术、开发平台特别是几何引擎和动力学引擎等，对于其在智能制造中的典型应用给予了专门介绍。书中大部分案例都取自作者所在课题组实际开发的工程实例，是一本理论与实用兼顾的参考工具书。

本书首先介绍了虹膜识别技术相关的概念和应用，重点对虹膜定位、眼睑和眼睫毛检测、虹膜特征提取等虹膜识别关键技术进行了研究，提出了相应的算法。研究了如何从虹膜特征中提取密钥，并将密钥与高级加密标准AES结合应用于图像加密。本书适合从事图像处理、生物特征识别研究方向的研究人员阅读，也可作为相关专业研究生的参考资料。

特征工程可以修改数据特征，更好地捕获问题本质，从而改进结果。这个过程既是一种艺术，也是技巧和诀窍的一种结合。本书是一本特征工程实用指南，主要探讨如何利用特征工程提升机器学习解决方案的性能。本书从特征工程的基本概念和技术开始介绍，建立了一种独特的跨领域方法，通过充分研究案例详细介绍了图数据、时间戳数据、文本数据和图像数据的处理方法，包括分箱、折外估计、特征选择、数据降维和可变长度数据编码等重要主题。

本书系统地介绍了强化学习的原理和实现，是一本理论扎实、落地性强的图书。本书包含3个部分：第一部分为强化学习基础，讲解强化学习的基础概念和表格型强化学习方法；第二部分为强化学习进阶，讨论深度强化学习的思维方式、深度价值函数和深度策略学习方法；第三部分为强化学习前沿，介绍学术界在深度强化学习领域的主要关注方向和前沿算法。同时，本书提供配套的线上代码实践平台，展示源码的编写和运行过程，让读者进一步掌握强化学习算法的运行机制。本书理论与实践并重，在介绍强化学习理论的同时，辅之以线上代码实践平台，帮助读者通过实践加深对理论的理解。本书适合对强化学习感兴趣的高校学生、教师，以及相关行业的开发和研究人员阅读、实践。

本书基于 C++编写，旨在带领读者动手打造出一个深度学习框架。本书首先介绍 C++模板元编程的基础技术，然后在此基础上剖析深度学习框架的内部结构，逐一实现深度学习框架中的各个组件和功能，包括基本数据结构、运算与表达模板、基本层、复合层、循环层、求值与优化等，最终打造出一个深度学习框架。本书将深度学习框架与 C++模板元编程有机结合，更利于读者学习和掌握使用 C++开发大型项目的方法。本书适合对 C++有一定了解，希望深入了解深度学习框架内部实现细节，以及提升 C++程序设计水平的读者阅读。