过去几年来，人工智能（AI）风潮席卷全球，以ChatGPT为代表的生成式AI（GenAI）激发了各行各业对这个领域的极大热情，并对众多行业产生了深远影响，科学界的研究人员也在积极探索各种AI工具来提高自己的科研效率。与此同时，相关领域的科研成果大幅增加，对AI内容的需求也越来越大。

作为全球领先的科研出版机构，施普林格·自然也积极拥抱新技术和新趋势，出版AI领域扎实和有深刻见解的科研成果，推动思想和信息的全球交流。同时，其以科技赋能科研为导向，探索多种方法开发AI工具和服务，以可持续且符合伦理的方式发掘并发挥AI的潜力，服务广泛的学术界和产业界。

施普林格·自然拥有哪些AI资源和服务呢？本篇文章将为大家进行汇总，快来一睹为快吧！

▍Springer人工智能图书合集

该合集为施普林格・自然于2025年推出的全新图书合集，内容涵盖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研究。合集收录了相关领域丰富的资源且图书类型多样。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。

其内容面向相关领域的研究人员、师生、专业人士和普通读者等不同层次的广泛群体，为其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。

合集涵盖AI核心研究领域，关注应用研究和新兴领域：

Artificial Neural Networks

《人工神经网络》

本书旨在通过微分方程中的数学方法，为研究神经网络的复杂性提供一种极具效力的方法，进而为深入理解大脑活动和人工智能创造条件。

下载量：846

Understanding Natural Language Understanding

《理解自然语言理解》

本书探讨了大型语言模型的现状、其能力与局限性，并将它们与自然语言理解的理想目标进行了对比。

下载量：2322

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。Springer拥有计算机科学期刊合集和计算机科学图书合集。合集汇集新兴研究，致力于为师生、相关领域的研究员及从业者提供关键知识保障，帮助他们在这一复杂且发展迅速的领域中能够及时掌握前沿内容、把握行业动向。

▍Springer计算机科学图书合集

该合集每年出版1100多本计算机科学领域的电子图书，既涵盖经典学科主题，也囊括了新兴主题，如人工智能、信息安全、计算伦理学等。这些图书不仅涵盖了计算机科学的基础理论和新技术，还提供了大量实际案例和应用实例，致力于帮助师生、研究人员及从业者深入理解和掌握相关知识，从而提高科研能力拓展研究视野，发现新的研究方向。

图书精选

Machine Learning

《机器学习》

本书包含16个章节，系统全面地介绍了机器学习的相关内容，从基础知识如基本原理、经典方法到进阶主题。

下载量：322k

引用量：786

Applications of Generative AI

《生成式AI应用》

本书从基本概念、核心技术、技术架构和应用场景等方面对生成式AI进行了全面介绍，有助于读者加深对生成式AI这一新兴领域的理解。

下载量：112k

引用量：66

对AI 领域怀有浓厚兴趣的群体而言，除计算机科学外，机器人学与智能系统相关文献的查阅亦为重要学习路径。

▍Springer智能技术与机器人图书合集

该合集每年出版600多种智能技术与机器人学领域的电子图书，能够为读者提供成熟的知识体系以及意义重大的研究成果，是相关领域的前沿研究的关键基础知识保障。

Data Intelligence and Cognitive Informatics

《数据智能与认知信息学》

本书包含了数据智能领域的前沿研究成果，该领域将人工智能、机器学习、深度学习和认知科学方面不断增多的研究努力相结合，旨在研究和更深入地理解信息处理系统。

下载量：104k

Recent Trends and Advances in Artificial Intelligence and Internet of Things

《人工智能与物联网的前沿趋势与进展》

本书提供人工智能和物联网领域的新研究方向，汇集了新兴人工智能方法和物联网方法的全新研究。

下载量：105k

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▍Springer计算机科学期刊合集

合集每年出版100多种计算机科学领域的电子期刊，包括人工智能、软件工程、电子工程、编程和操作系统、计算机系统组织与通信网络、影像科学、应用数学等相关领域的学术期刊，在计算机科学领域具有较高的科研影响力。

期刊合集速览：

• 合集涵盖100多种期刊

• 其中68%的期刊被SSCI/SSCI收录

• 7种期刊在一个或多个学科类别中排名前十位

• 19种期刊在一个或多个学科类别中排名前25%（Q1）

*该期刊合集指标来源于2023年Journal Citation Reports, Clarivate Analytics 2024

期刊精选

Artificial Intelligence Review

《人工智能综述》

这本综述期刊发表人工智能、认知科学和相关学科的应用、技术和算法的综述文章，以及对前沿发展的专家评论，为相关领域的研究人员和应用开发者提供一个国际化的交流论坛。

2024影响因子：13.9

2024学科排名：计算机科学-人工智能，7/204

2024下载量：2,882,104

International Journal of Computer Vision

《国际计算机视觉杂志》

本刊每年出版15期，发表计算机视觉领域的前沿研究成果，为这一迅速发展的领域在科学和工程方面提供高质量的原创成果。

2024影响因子：9.3

2024学科排名：计算机科学-人工智能，21/204

2024下载量：1,139,758

Springer期刊现拥有11个合集，涵盖科学、技术和医学以及人文社科等广泛的学科领域。如果您对订阅Springer期刊感兴趣，愿意推荐您所在的院校或机构申请试用，欢迎扫码提交表单申请。

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▍《自然》系列期刊

《自然-机器智能》

（Nature Machine Intelligence）

2024 影响因子：23.9

2024学科排名：2/204，计算机科学-人工智能；1/175，计算机科学-跨学科应用

2024引用量：15338

2024下载量：2,486,397

本刊在计算机科学的跨学科应用和人工智能领域均排名靠前。针对智能机器和软件不断涌现出令人兴奋的新应用，而大型数据集、可观的计算能力以及算法方面的突破也愈发普及。期刊将发表支撑人工智能的研究，探索这些进展将如何开启数字时代的全新阶段，为学术界和产业界搭建一个国际化的交流平台。

《自然-计算科学》

（Nature Computational Science）

2024影响因子：18.3

2024学科排名：2/175，计算机科学，跨学科应用；2/147，计算机科学，理论与方法；7/135，多学科科学

2024引用量：4,046

2024下载量：707,820

计算科学从算法、数据处理等方面支撑AI发展，二者联系紧密，相互促进并协同发展。《自然-计算科学》是一本多学科期刊，专注于计算技术和数学模型的开发与运用，以及它们在解决一系列复杂问题方面的应用。该期刊发表基础研究和应用研究，为来自不同学科的科研人员、专业人士等提供一个交流平台，共同探讨计算科学的前沿进展。

*本文展示的期刊指标均来源于2024年Journal Citation Reports, Clarivate Analytics 2025和各期刊官网

AI的价值还体现在它能与其他学科领域深度交融，激发无限创新可能，为各领域带来新的发展契机，从AI变成AI+生物、AI+医学、AI+物理等。《自然》系列期刊拥有42本研究型期刊和26本综述期刊，涵盖广泛的学科领域。这些期刊也发表了诸多AI为其他学科赋能的内容，例如：

• 来自南京大学、华南理工大学和紫金山天文台的研究团队在《自然-天文学》发表了论文“基于自监督深度学习和回归过程的天文图像降噪”，助力大型天文图像的快速降噪。

• 来自浙江大学和腾讯AI Lab的研究团队在《自然-方法》发表了论文“人类CD8+ T细胞在炎症和癌症中的综合图谱”，借助深度学习模型，构建了一个人类CD8⁺ T细胞图谱，为相关研究提供了一个综合性单细胞参考图谱和计算框架。

• 来自上海交通大学和清华大学等院校的研究团队在《自然-生物医学工程》发表了论文介绍了一种基于视网膜图像的深度学习系统，“用于检测无症状脑梗死和预测中风风险的深度学习系统”（DOI: 10.1038/s41551-025-01413-9）。

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除了提供人工智能相关期刊和图书，施普林格·自然还提供AI驱动的服务，致力于用科技赋能科研。

▍在噪声中发现信号：文本和数据挖掘

使用计算工具和技术对大量数据和文献进行整理以发现模式的过程被称为文本和数据挖掘（text and data mining，TDM）。借助TDM，研究人员能够从繁杂的科学数据中提取有价值的信息，并识别出通过传统人工分析难以或无法发现的模式。

施普林格·自然创建了一套正式的TDM流程并开发了多个API工具，还可与生成式AI工具相结合。此外，我们丰富的出版物资源和数据库包含大量扎实且经过验证的研究。先进的技术加持高质量的学术资源，赋予您的科研人员以“传统”渠道所不具备的检索和发现能力，让他们能够轻松获取前沿且值得信赖的信息（阅读更多：施普林格·自然文本和数据挖掘）。

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▍实验室AI“缪斯”—— Methods Muse

生命科学研究平台Methods Muse旨在通过简化实验方案设计、实施、验证和优化，支持实验工作。平台结合了protocols.io，能基于提示词生成实验方案并进行故障排除，为研究人员节省宝贵的时间、精力和材料花费。目前，Methods Muse测试版提供四大功能：问答引擎、实验方案生成与优化、实验故障排除、分析数据。

Methods Muse用户可轻松将生成的实验方案导入protocols.io以便后续使用，后者是我们旗下的实验方案平台，提供值得信赖的科学实验解决方案，研究人员可在该平台上一站式在线查找、创建、管理、协作、共享、发布实验方案，开展更大程度的合作和更高效的工作流程。

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▍AI智能解决方案——自然科研智讯（Nature Research Intelligence）

自然科研智讯以《自然》150多年在编辑与科研上的专业知识和深厚经验为助力，旨在帮助学术、政府和企业的科研决策者制定数据驱动的战略、衡量科研表现、发现潜在合作机会，并获得有关当前研究趋势的真知灼见，助您做出更加明智的战略决策，提升您的学术影响力，并对现实世界产生积极的影响（阅读更多：远见卓识，引领您的科研决策| 自然科研智讯）。

自然科研智讯提供一系列按需定制、灵活的智能解决方案：

自然策略报告（Nature Strategy Reports）——全面深入地探究相关研究领域，并提供高质量的定制化报告，为重要的研究和资助决策提供依据。

自然引航（Nature Navigator）——AI驱动的科研进展概览，一站式提供全面的研究趋势，帮助您追踪新兴的研究领域并指导决策制定。

自然指数（Nature Index）——整体上衡量您的科研表现，您可以追踪科研进展，并提升未来的科研策略。

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注：以上仅概述部分我们的AI资源和服务，不能代表施普林格·自然所有的AI应用和技术。

工具是人类能力的延伸，能帮助我们更为高效地处理更复杂的任务，人工智能也是如此。AI能使研究参与者的各方获益，包括研究人员、图书馆员和科研管理部门。施普林格·自然借助人工监管，在AI的使用方面已经积累了十多年的成功经验。我们致力于用科技赋能科研，通过出版AI内容和提供AI解决方案让出版流程更加顺畅、清除知识分享的障碍并提高透明度，以更好地服务学术界。

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