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导读：人工智能正在深刻改变各行各业的运作方式与发展路径。从制造业的自动化生产，到医疗领域的精准诊断，再到金融行业的智能风控，AI技术正逐步渗透到每一个关键环节。尤其是大模型的广泛应用，使得语言理解、图像识别和复杂决策能力显著提升，推动企业效率与创新能力同步跃升。随着技术的不断成熟，人工智能正从辅助工具转变为战略核心，引领行业迈向更加智能化、数据驱动的未来。 ......

人工智能正在深刻改变各行各业的运作方式与发展路径。从制造业的自动化生产，到医疗领域的精准诊断，再到金融行业的智能风控，AI技术正逐步渗透到每一个关键环节。尤其是大模型的广泛应用，使得语言理解、图像识别和复杂决策能力显著提升，推动企业效率与创新能力同步跃升。随着技术的不断成熟，人工智能正从辅助工具转变为战略核心，引领行业迈向更加智能化、数据驱动的未来。

在人工智能技术持续深化并广泛赋能各行业的背景下，施普林格自然于2025年重磅推出人工智能电子图书合集，旨在系统呈现该领域的最新研究成果与发展趋势。本文特别采访了该合集的负责人施普林格自然计算机科学图书编辑总监常兰兰博士，由她深入解析该系列图书所覆盖的核心学科领域，并分享其在内容策划与学术价值方面的独特亮点。

直播预告

施普林格自然近期将推出“AI慢思考：大模型复杂推理技术在线研讨会”。本次活动我们特别邀请到中国人民大学高瓴人工智能学院赵鑫教授做客直播间，分享其团队围绕 DeepSeek-R1 等代表性模型在“慢思考”技术方面的最新研究进展。同时，我们还邀请到施普林格自然计算机科学图书编辑总监常兰兰博士加入讨论，介绍施普林格自然计算机科学和2025年全新人工智能图书资源以及学术图书出版分享，并精选推荐相关领域的图书。期待与您共同探索 AI 推理能力的新边界！

编辑介绍

常兰兰 博士

施普林格自然计算机科学图书编辑总监

常兰兰博士现任施普林格自然计算机科学图书编辑总监，带领团队负责亚太地区计算机科学图书与会议论文集的出版，并统筹全球 AI领域图书出版项目。她加入施普林格自然编辑团队已有 14 年，此前曾在HP和Fujitsu担任系统工程师、软件工程师和研究员等职务。

Q

施普林格自然为什么要推出人工智能电子图书合集？

人工智能是施普林格自然图书出版的传统优势学科之一。我们在这一领域出版了大量经典图书，例如《模式识别与机器学习》、《统计学习基础》、《数据挖掘》等等。这些图书追踪领域发展前沿，广受读者好评，同时对学科发展产生了深远的影响。

自2025年2月底以来，人工智能电子图书合集已出版超过70部图书，涵盖计算机科学、工程学、数理统计和人文社科领域的AI相关图书，图书类型包括会议论文集、专著、教科书、编著和专业书籍等。

Q

人工智能电子图书合集有何独特之处？

施普林格自然人工智能电子图书合集是科研与学习的一站式资源，涵盖广泛的学科主题和丰富的内容，从基础知识和理论到前沿研究成果。图书作者均为计算机科学、工程学、数理统计、生物医学和人文社科等各个领域的专家和学者，其中的资深作者有Christoph Bishop, Richard Szeliski, Charu C. Aggarwal, Zhi-Hua Zhou, Chengqing Zong, Dacheng Tao等。

该合集的图书类型多样，专著和精选会议论文集提供大量有关人工智能及其应用的主要研究成果，教科书和手册则可作为学生的入门读物，或为希望全面了解这一快速发展领域研究状况的读者提供参考读物。

其内容面向研究人员、师生、专业人士和普通读者等不同层次的广泛群体，为他们快速了解和全面把握AI领域的前沿发展提供一个值得信赖的图书宝库，以满足他们的学习和阅读需求，助力AI领域的进一步探索。

人工智能图书合集不仅面向计算机科学领域，还适合来自以下专业领域的研究人员和师生：

计算机科学与工程

数据科学与分析

侧重于技术管理的专业人士

投身AI解决方案开发的商业与管理专业人士，如医疗保健、金融、汽车和技术

关注AI对社会影响的社会科学和人文学科

与AI应用相关的医学、法律和环境科学

Q

人工智能电子图书合集将纳入哪些研究领域的图书？

该合集主要关注以下六大研究领域：

计算机科学与工程：包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理和知识图谱。

数学与统计学：包括统计学习、数据挖掘和模式识别。

医疗保健和生物医学：如医学图像分割、智能诊断和药物研发。

金融科技：包括量子金融、智能交易系统、风险管理和欺诈检测。

人文与社会科学：探讨AI对社会、法律和伦理的影响。

环境与可持续性：研究AI在气候变化和资源优化中的应用。

除了上述研究领域，合集还将展现下列领域中的前沿研究和行业趋势：

AI生成内容（AIGC）：广泛应用于内容创作，例如新闻写作和创意设计。

智能制造：AI在自动化生产、质量控制和设备维护中的应用。

智能交通：重点关注自动驾驶和交通流优化。

AI与网络安全：AI被用于检测网络攻击，模拟钓鱼攻击和增强安全防御。

可持续AI：减少AI系统的能耗，利用AI提高其他行业的可持续性。

AI立法与伦理：随着AI的广泛应用，相关法律法规的制定已成为一个重要趋势。

多模态机器人与增强现实：多功能机器人和空间计算技术将改变人机交互。

气候变化中的AI：AI被用于监测碳排放，预测极端天气和优化能源利用。

这些领域和趋势展示了人工智能在多个学科领域的广泛应用与深远影响。

Q

在您看来，该合集未来会向哪些研究领域扩展？

根据检索结果和分析，未来人工智能图书合集预计会增加以下研究领域的内容，以满足读者不断变化的阅读需求：

生成式模型

多模态学习

AI系统中的因果关系

跨学科应用

伦理和社会影响

先进的AI立法与政策

可持续AI倡议

教育中的AI

人文与艺术中的AI

AI和机器人

这些研究领域不仅有望推动AI的发展，而且对众多行业、政策以及整个社会都有着重大影响。施普林格自然人工智能电子图书合集将持续扩充内容，以覆盖不断涌现的新兴主题，为研究人员、行业专家和政策制定者提供宝贵的资源。

Q

三大图书合集如何相辅相成：计算机科学、智能技术与机器人、人工智能

人工智能是一个跨学科领域，深深植根于计算机科学，其算法、数据结构和计算理论都依赖于计算机科学。计算机科学方面的书籍可以为AI算法的开发、优化和实施提供有价值的见解。机器人学侧重于硬件与软件的交互，对于在物理世界中运行的AI系统至关重要。有关智能系统的文献拓宽了人工智能解决问题能力的视角。因此，对于那些对AI有着浓厚兴趣的人来说，查阅计算机科学、机器人学和智能系统方面的文献是必不可少的。

探索大模型前沿新书

Large Language Models

本书由中国人民大学高瓴人工智能学院赵鑫教授和文继荣教授领衔主编，博士生李军毅、周昆和硕士唐天一参与编著，作者团队在大模型领域有着丰富的研究与开发经验，曾主导研发了文澜、玉兰等大模型。

在本书中，作者团队面向大模型学习者，梳理并构建了一套系统化的技术框架与路线图。全书在章节编排与内容选取上进行了多轮修改，力求让读者一站式掌握从核心概念到前沿算法的完整脉络。本书适合具备深度学习基础、渴望快速搭建大模型知识体系的科研人员与工程师，可作为大模型领域的入门参考与随手查阅手册。本书内容凝练了经典论文、开源代码与前沿论文中的精华，按概念 → 算法 → 模型逐层展开。且结合实际案例与代码示例，帮助读者在实验中验证并内化所学。每章原稿都经过多轮审阅与修订，确保论述准确、表达清晰。愿本书成为您迈入大模型研究殿堂的第一把钥匙，也期待在交流与碰撞中，与您一道见证大模型技术的持续演进。

2025人工智能电子图书合集重磅上线

施普林格自然人工智能电子图书合集是科研与学习的一站式资源，涵盖广泛的学科主题和丰富的内容，从基础知识和理论到前沿研究成果。从预测人类行为的机器学习算法到深远影响医疗保健等行业的神经网络，合集收录了相关领域丰富的资源，图书类型多样。专著和精选会议论文集提供大量有关人工智能及其应用的主要研究成果，教科书和手册则可作为学生的入门读物，或为希望全面了解这一快速发展领域研究状况的读者提供参考读物。

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