Q-网络，即深度Q网络（Deep Q-Network，简称DQN），是深度强化学习领域的核心算法之一。自2013年由Google DeepMind提出以来，它在提升人工智能自主决策能力方面发挥了重要作用。通过结合深度学习与传统Q学习方法，Q-网络使AI能够在复杂环境中进行高效学习和最优决策，甚至在某些任务中超越人类表现。

Q-网络的核心机制包括经验回放、目标网络以及ε-greedy策略。经验回放通过存储智能体的历史经验并随机采样进行训练，打破了数据之间的强相关性，提升了训练稳定性与样本利用率。目标网络则用于稳定Q值的计算过程，减少因参数频繁更新带来的波动。此外，ε-greedy策略帮助系统在探索新动作与利用已有知识之间取得平衡，从而实现更高效的策略优化。

在实现AI自主决策方面，Q-网络展现出独特优势。它能够直接处理高维输入数据（如图像），自动提取环境特征，并通过神经网络输出各动作的预期收益（Q值），选择最优动作执行。这种基于试错的学习机制，使得AI能够在未知环境中不断调整策略，逐步形成稳定的决策能力。

Q-网络已在多个实际场景中得到成功应用。例如，在Atari游戏平台中，AI仅凭屏幕图像和得分反馈便能掌握多种游戏玩法；在机器人路径规划中，Q-网络帮助设备在复杂地形中寻找最优路线；在自动驾驶领域，它支持车辆做出实时驾驶决策。

尽管Q-网络表现出色，但也存在一些挑战。比如，其训练过程通常需要大量样本，导致现实应用成本较高；模型泛化能力有限，面对新环境可能无法有效应对；同时，多步回报估计可能存在偏差，影响最终策略质量。

为解决这些问题，研究者提出了多种改进方案，如Double DQN、Dueling DQN以及Rainbow算法等。未来，随着算法优化与硬件算力的发展，Q-网络有望在智能制造、金融交易、医疗辅助等领域发挥更大价值，推动AI向更高水平的自主决策迈进。