人工免疫系统（AIS）和群体智能（SI）都是受自然启发的计算方法，通过模仿生物系统来解决复杂的问题。虽然它们借鉴了不同的生物学概念——AIS模拟人类免疫系统，而SI模拟蚁群或鸟群等集体行为——但它们共享去中心化、适应性和自组织等核心原则。 这两个框架都依赖于简单代理（例如，免疫细胞或群体成员）之间的交互来产生涌现的系统级解决方案。 然而，它们的机制和应用有所不同，其中 AIS 侧重于模式识别和异常检测，而 SI 侧重于优化和协调任务。
AIS 和 SI 之间的主要相似之处在于它们的去中心化问题解决策略。 在 AIS 中，像人工淋巴细胞或抗体这样的代理自主运行以检测异常或病原体，并通过克隆选择或负选择等机制进行调整。 类似地，蚁群优化 (ACO) 或粒子群优化 (PSO) 等 SI 算法使用遵循局部规则的简单代理（蚂蚁、粒子）来集体寻找最佳路径或解决方案。 这两种方法都避免了集中控制，使其对故障具有鲁棒性并且可扩展用于大型系统。 例如，AIS 可能会通过在节点上分配检测任务来检测网络入侵，而基于群体的系统可以通过去中心化的决策来优化服务器负载平衡。 对涌现行为的共同强调使这两种方法都能有效地处理动态、嘈杂的环境。
尽管存在这些相似之处，但 AIS 和 SI 在其生物学灵感和典型用例方面有所不同。 AIS 强调免疫特异性机制，如记忆细胞（用于更快地响应已知威胁）和抗原-抗体相互作用（用于模式匹配）。 这使得它非常适合网络安全、故障检测或医疗诊断。 相比之下，SI 侧重于集体探索和利用，例如 ACO 解决路由问题或 PSO 优化工程设计。 然而，混合方法结合了它们的优势。 例如，研究人员已将基于 AIS 的异常检测与云系统中 SI 驱动的资源分配相结合。 另一个例子是使用群体机器人（SI）来协调物理代理，同时采用 AIS 原则来识别环境危害。 这些集成突出显示了 AIS 和 SI 如何相互补充，为开发人员提供用于应对复杂现实世界挑战的灵活工具。