文章系统阐述了人工智能应对过宫炮的路径：以开局库与评估函数的特化保障宫区安全与炮路理解，融合Alpha-Beta与MCTS形成混合搜索，配合策略—价值网络的强化学习与自我对弈专训提升稳健性；通过位棋盘与图结构编码关键特征，结合飞桨、MindSpore与PyTorch、TensorFlow等框架实现中性落地；以A/B测试、可解释性与对手建模闭环确保评测与持续改进，并在合规前提下迈向多模态、元学习与搜索—学习一体化的未来演进。

本文系统阐释人工智能与人类在对抗、合作与混合博弈中的交互机理与落地路径。核心结论：AI并非天然对立，其行为由规则、信息与目标函数决定；在合规与透明约束下，AI更可能成为合作型博弈伙伴而非零和对手。文章从博弈论与多智能体强化学习的技术底座出发，分析AI的预测、策略优化与机制设计能力，并指出可解释性、鲁棒性与偏好对齐是关键挑战。通过商业、平台与公共治理案例，结合仿真评估与责任审计，提出将公平与透明嵌入目标函数的实践方法。未来趋势指向语言能力与策略推理的融合、稳健优化与机制设计协同发展，以构建可持续的互利博弈结构与长期信任。