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title: "AI象棋的原理：搜索加评估 · Xiangqi Master"
description: "象棋AI的核心是两样东西：往后搜索很多步的可能走法，再给每个局面打分。强弱主要取决于搜得多深、分打得多准。"
url: https://xiangqimaster.com/zh/blog/ai-xiangqi-shi-zenme-xiaqi-de
updated: 2026-09-29
source: Xiangqi Master (https://xiangqimaster.com)
license: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)
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# AI象棋是怎么下棋的？

本页的答案复述的是本站开源引擎所实现的规则。该引擎遵循亚洲象棋联合会（WXF）规则，行棋、将死与重复局面的两条判定都已实现：用长将或长捉逼成重复局面的一方判负，不是判和。长捉的判定还没有经过官方判例集的校验。凡是答案提到具体局面的，该局面都在所链接的参考页上，由构建过程在发布之前逐一校验。

> 直接回答
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> 象棋AI（象棋引擎）的原理可以归结为两件事：**搜索**和**评估**。搜索是把双方接下来可能的走法一层层展开，评估是给展开到的每个局面打一个分，表示对谁有利、有利多少。引擎选择的，就是在对方也走出最好应着的前提下，最终分数最高的那一步。

## 搜索：往后看很多步

每个局面下，双方往往都有几十种合法走法，往后看几步，局面的数量就会迅速膨胀。引擎用各种剪枝方法跳过明显没有希望的分支，把算力集中在关键变化上，所以能在短时间里看得很深。将军、吃子这类强制性的着法，引擎通常会看得更远，因为战术往往就藏在这里。

## 评估：给局面打分

最传统的评估是数子力：车、马、炮、兵各有分值，再加上位置、将的安全、子力是否活跃等因素。近些年，不少引擎改用神经网络来评估局面，让它从大量对局中学会判断，评估也更接近人类的“形势感”。子力大致值多少，可以参考[子力价值](https://xiangqimaster.com/zh/learn/piece-values)。

## 难度是怎么降下来的

给人练习用的低难度，通常是限制搜索深度或思考时间，或者让它有时不走最好的那步。本站的电脑对手有四档强度，不需要账号就能下，还可以要提示。关于它能强到什么程度，可以看[象棋AI有多强](https://xiangqimaster.com/zh/blog/xiangqi-ai-you-duo-qiang)。

## 相关问题

AI会从和我下的棋里学习吗？

一般的对弈引擎在对局中不会“记住”你，它每一步都是当场计算的。

AI的走法一定是最好的吗？

不一定。它给出的是在自己搜索范围和评估方法下的最好着法，高水平引擎在绝大多数局面里非常可靠，但并不等于绝对正确。

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