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推理,一直是人工智能研究的一个核心内容。类比推理AR(Analogical Reasoning)作为人的思维中的一种基本推理形式,在哲学、逻辑学、语言学、心理学以及数学等学科中广泛研究,也必然是在人工智能理论和技术研究中一个不可忽视的重要领域。AI中的类比推理研究,旨在结合相关学科的研究进行计算建模,在计算机上模拟实现类比推理处理过程,以产生能推断出新知的智能推理和学习系统。自上世纪60年代开始的AI中的类比推理理论和技术研究,至今取得了丰富的研究成果,特别是近年来将类比推理与深度学习结合的研究更加显示了其在AI研究中的重要性。本文旨在对从过去到现在AI中的类比推理主要研究及其特点进行系统总结和述评。我们在对检索出的AI领域中的700余篇(本)类比推理研究文献进行全面考察的基础上,对其中具有代表性的136篇(本)研究文献进行了系统分析,认为AI中主要的类比推理研究在上世纪和本世纪两个时期呈现了不同的研究特点,将两个时期中的类比推理研究归纳为“类比问题求解”等8个研究主题,并对各研究主题及其代表性研究工作的基本研究思想、内容和特点以及存在的问题进行总结分析。最后,展望了AI中类比推理未来的研究方向以及发展趋势。