大纲前言
本文将介绍针对中国象棋的开源 AI 引擎，旨在对希望打造自己的中国象棋引擎的开发者提供一点帮助。目前中国象棋 AI 引擎主要分为两类，第一类是传统的象棋 AI 引擎（如象棋名手、象棋旋风），属于 CPU 密集计算型的引擎；第二类则是基于 Alpha-Zero 深度强化学习算法的新兴 AI 引擎，属于 GPU 密集计算型的引擎。由于谷歌的 Alpha-Zero 已经 “通杀” 围棋、国际象棋、日本将棋，因此第二类中国象棋 AI 引擎非常值得关注。
传统象棋引擎
中国象棋 UCCI 引擎列表。
ZWM
ZWM 引擎支持 UCCI 协议大多数命令，同时支持浅红协议基本的命令。在棋力方面，根据历史数据，ZWM 引擎在联众快棋上等级分 2400 (人工手动，非自动连线)；第一届、第二届 UCCI 引擎联赛第 6 名；ELO 快棋等级分 2455。
主要技术包括：
Mars
Mars 是基于 Fruit 2.1 的测试作品，对着法生成、着法排序、置换表、搜索进行了深入的分析。同时此引擎还包括一些高级且有难度的算法，如将军躲避算法、SEE。
是一款 Linux 下的中国象棋引擎，在普通机器上限定每步 6 秒时间的情况下，平均搜索深度在 5-8 层左右。核心搜索主要采用的是极小窗口搜索，并结合了哈希表技术和历史启发；评估函数则相对实现得比较简单，只考虑了棋子本身的价值和棋子间的灵活度，虽不靠谱，但基本能用。引擎部分完全用 C 语言实现，支持部分 UCCI 通信协议，并附带了一个简单的图形界面，运行环境依赖 2.7.x 与 1.9.x。附上原作者对该项目的博客分享：写了一个 Linux 下的中国象棋引擎。
（理治棋壮） 是一个基于中国象棋通用引擎协议（UCCI）的中国象棋计算机博弈引擎。该引擎通过标准输入和标准输出与支持 UCCI 的中国象棋界面软件通讯，可实现跨平台及联网的人机、机机对战。
（象眼） 是一款自由的中国象棋程序，支持 UCCI 3.0，通常与象棋棋谱编辑软件 （象棋巫师）配合使用。
UCCI-
UCCI- 是中国象棋 UCCI 引擎源码的整理，引擎包括 （象眼）、 （理治棋壮）、Mars、ZWM、梦入神蛋 MRSD2（浅红引擎）。
–
– 是基于 UCCI- 项目，整理了中国象棋 UCCI 引擎的源码，在原基础上做了大量修改，使其支持在 Linux 上运行，修改内容如下：
新兴象棋引擎
的目标是将 Alpha-Zero 的算法应用到了中国象棋上，旨在借助广大象棋爱好者之力一起训练出一个可以打败旋风名手的 “象棋之神”。因为种种原因，这个目标截止 2018/11/07 为止仍未能实现，或者说还差得远，而且跑谱的人也越来越少了，作者已经放弃该项目。附上原作者对该项目的博客分享：中国象棋 Zero 技术详解。
采用了谷歌 公司提出的 Alpha-Zero 深度强化学习算法，基于国际象棋引擎 Leela-Chess 进行开发，是目前世界上首款达到商业引擎水平的显卡加速象棋引擎。 是一款商业象棋引擎，创作者是佳佳象棋的作者李国来，目前就 Elo 分来说是最强的，但 项目并没有开源，更多资料可在社区论坛上获取。值得一提的是， 曾获得第三届楚河汉界象棋人工智能大赛第三名，2019 年北京人工智能大赛并列第二名，比赛规则与机器配置如下：
-zero
-zero 是基于 Alpha-Zero 的实践项目，实现了一个中国象棋程序，使用 .0 和 .5 开发。附上原作者对该项目的博客分享：Alpha-Zero 实践 — 中国象棋（附论文翻译）。
受到 Alpha-Zero 的启发，旨在训练一个中等人类水平或高于中等人类水平的深度神经网络，来完成下中国象棋的任务。目前该项目仍然没有完成全部的开发，处于停滞状态。附上原作者对该项目的博客分享：一个分布式中国象棋 Alpha Zero。
其他棋类的开源引擎围棋黑白棋五子棋国际象棋中国象棋引擎排行榜参考资料
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