文章系统阐述了人工智能判断胜率的完整路径：在明确P(win|X,C)的条件概率框架下，以高质量数据与特征工程为基础，采用二分类模型、排名与强度模型、强化学习价值网络等方法输出获胜概率，并通过蒙特卡洛仿真与不确定性量化提升可信度；再以Brier、LogLoss、AUC与可靠性图评估质量，通过温度缩放、Platt与保序回归实现校准。工程侧构建离线训练与在线推理架构，监控漂移，纳入模型治理与合规。结合行业案例与权威来源，提出未来趋势：实时校准、因果与反事实仿真、生成式模拟与可解释治理，使胜率预测更稳健、更可审计、可迁移。