人工智能与区块链原理、技术与创新

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+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..................................................　2
1.1　历史演进与核心概念 ................................3
1.1.1　人工智能的发展历程.........................3
1.1.2　区块链技术的演进.............................5
1.1.3　AI-区块链融合系统的核心概念........6
1.2　数学预备知识............................................7
1.2.1　概率论与数理统计.............................8
1.2.2　线性代数.............................................9
1.2.3　最优化理论.......................................10
1.3　分布式计算模型与 AI-区块链融合系统架构..................................................11
1.3.1　分布式计算模型...............................11
1.3.2　AI-区块链融合系统架构 .................12
1.3.3　交互模式...........................................13
1.4　AI-区块链融合系统设计原则与工程约束..........................................................14
1.4.1　AI-区块链融合系统设计原则..........14
1.4.2　工程约束...........................................15
问题与练习.......................................................16
第　2 章 算法基础......................................17
2.1　计算复杂性理论 ......................................18
2.1.1　基本概念与定义...............................18
2.1.2　计算复杂性分析方法.......................19
2.2　分布式系统：基础模型、算法与一致性模型 ..............................................21
2.2.1　分布式系统基础模型.......................21
2.2.2　分布式算法.......................................24
2.2.3　一致性模型.......................................27
2.3　密码学原语 ..............................................29
2.3.1　基础密码学.......................................29
2.3.2　高级密码学原语...............................32
2.3.3　区块链中的密码学应用...................36
2.4　博弈论与机制设计 ..................................39
2.4.1　博弈论基础.......................................39
2.4.2　机制设计...........................................41
2.4.3　区块链中的博弈...............................45
问题与练习.......................................................48
第　3 章 机器学习基础...........................　49
3.1　统计学习理论 ..........................................50
3.1.1　学习理论基础...................................50
3.1.2　泛化理论...........................................52
3.2　优化方法 ..................................................54
3.2.1　梯度优化...........................................55
3.2.2　高阶优化方法...................................57
3.3　神经网络架构 ..........................................60
3.3.1　基础神经网络架构...........................60
3.3.2　高级神经网络架构...........................62
3.3.3　训练技巧...........................................65
3.4　概率模型与推理......................................68
3.4.1　概率图模型.......................................68
3.4.2　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.......................75
4.1　拜占庭容错机制......................................76
4.1.1　理论基础...........................................76
4.1.2　PBFT 算法详解................................78
4.1.3　现代 BFT 算法 .................................80
4.2　证明机制..................................................82
4.2.1　工作量证明.......................................82
4.2.2　权益证明...........................................84
4.2.3　混合与新兴证明机制.......................87
4.3　AI 增强的共识协议.................................89
4.3.1　智能预测模型...................................89
4.3.2　自适应优化机制...............................91
4.3.3　学习型共识系统...............................94
4.4　网络安全与攻击模型..............................98
4.4.1　攻击类型分析...................................98
4.4.2　安全防护机制.................................101
4.4.3　AI 辅助安全防护 ...........................106
问题与练习.....................................................108
第　5 章 智能合约系统.........................　110
5.1　合约理论与设计模式............................　111
5.1.1　合约理论基础.................................111
5.1.2　智能合约设计模式.........................112
5.1.3　合约优化策略.................................114
5.2　形式化验证方法....................................　116
5.2.1　形式化规范说明.............................117
5.2.2　验证技术与工具.............................118
5.2.3　验证实践应用.................................121
5.3　基于 AI 的合约分析..............................123
5.3.1　智能静态分析.................................123
5.3.2　动态行为分析.................................125
5.3.3　AI 驱动的合约优化........................127
5.4　安全性与隐私性考量 ............................129
5.4.1　安全威胁分析.................................129
5.4.2　安全防护机制.................................131
5.4.3　隐私保护技术.................................133
问题与练习.....................................................135
第　6 章 系统架构与实现....................　136
6.1　分布式系统设计 ....................................137
6.1.1　系统架构模式.................................137
6.1.2　一致性模型.....................................138
6.1.3　容错机制设计.................................139
6.2　网络层协议............................................141
6.2.1　P2P 网络拓扑 .................................141
6.2.2　消息传播机制.................................143
6.2.3　网络优化策略.................................145
6.3　存储与计算模型 ....................................147
6.3.1　分布式存储架构.............................148
6.3.2　计算引擎设计.................................150
6.3.3　数据索引优化.................................151
6.4　跨链集成................................................154
6.4.1　跨链架构设计.................................154
6.4.2　跨链互操作性协议.........................156
6.4.3　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........　163
7.1　区块链上的联邦学习 ............................164
7.1.1　基础架构.........................................164
7.1.2　模型聚合.........................................165
7.1.3　分布式训练.....................................167
7.2　链上 AI 模型训练..................................168
7.2.1　计算框架.........................................169
7.2.2　优化策略.........................................170
7.2.3　性能评估.........................................172
7.3　去中心化 AI 市场..................................173
7.3.1　市场机制.........................................174
7.3.2　信用系统.........................................175
7.3.3　资源调度.........................................177
7.4　隐私保护的 AI 计算..............................179
7.4.1　安全计算框架.................................179
7.4.2　数据保护.........................................180
7.4.3　隐私增强技术.................................182
问题与练习.....................................................184
第　8 章 安全与隐私..............................　185
8.1　密码协议分析........................................186
8.1.1　安全性模型.....................................186
8.1.2　协议分析.........................................188
8.2　隐私增强技术........................................189
8.2.1　混淆技术.........................................190
8.2.2　隐私计算.........................................191
8.3　攻击向量与防御 ....................................193
8.3.1　攻击分类.........................................194
8.3.2　防御策略.........................................196
8.4　零知识证明 ............................................198
8.4.1　基础理论.........................................198
8.4.2　实现技术.........................................200
问题与练习.....................................................203
第　9 章 性能优化...................................204
9.1　可扩展性解决方案 ................................205
9.1.1　链下扩展技术.................................205
9.1.2　链上扩展优化.................................207
9.1.3　混合扩展模式.................................209
9.2　分片技术 ................................................211
9.2.1　分片架构设计.................................211
9.2.2　分片间通信.....................................213
9.2.3　分片安全机制.................................215
9.3　二层协议 ................................................217
9.3.1　Rollup 技术体系.............................218
9.3.2　状态通道网络.................................219
9.3.3　二层协议互操作.............................221
9.4　基于 AI 的性能调优 ..............................224
9.4.1　智能资源调度.................................224
9.4.2　参数智能优化.................................226
9.4.3　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 ................................234
10.1　量子计算的影响 ..................................235
10.1.1　量子计算基础...............................235
10.1.2　对密码系统的威胁.......................236
10.1.3　对区块链系统的冲击...................238
10.2　后量子密码学......................................239
10.2.1　后量子密码学基础.......................239
10.2.2　标准化与实现...............................242
10.2.3　在区块链中的应用.......................244
10.3　先进 AI 架构........................................246
10.3.1　神经架构搜索...............................247
10.3.2　量子机器学习...............................249
10.3.3　自主学习系统...............................251
10.4　未来研究方向......................................253
10.4.1　技术融合趋势...............................253
10.4.2　基础设施革新...............................255
10.4.3　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................................　261
11.1　供应链平台 ..........................................262
11.1.1　溯源系统.......................................262
11.1.2　多方协作.......................................263
11.2　AI 治理框架.........................................264
11.2.1　模型管理.......................................264
11.2.2　决策机制.......................................265
11.2.3　激励机制.......................................267
11.3　去中心化数据市场 ..............................268
11.3.1　数据资产化...................................268
11.3.2　数据定价机制...............................270
问题与练习.....................................................272