人工智能的分类需要以多维框架综合刻画，包括能力层级、技术范式、学习方式、任务与应用、部署架构与评估治理六个维度。当前主流仍属弱人工智能与生成式AI，自监督和多模态加速范式融合，边云协同与联邦学习在隐私与实时性上具优势。通过在信息架构中进行交叉标注与治理元数据管理，可实现透明选型与可审计落地；引用权威来源强化可信度，建立模型卡与数据卡的标准化流程，将帮助企业与研究者在复杂场景中稳健推进AI应用与合规运营。

本文提出以学习范式、数据类型、模型架构、评估指标与合规风险五维度区分人工智能技术的系统方法，强调从预测、生成、决策或检索的任务属性出发，匹配监督、无监督、强化或生成式家族，再依据文本、图像、语音、多模态等数据类型选择合适的算法与工程栈。通过统一的离线与在线评估、成本与延迟分析以及治理审查，避免技术错配与资源浪费。在国内外产品选型上，以能力边界、场景适配与数据本地化等合规要点作为依据。文末总结趋势：多模态融合、检索增强与可解释性将成为区分与落地的主线，企业需以可审计与可观测的治理体系实现创新与责任的平衡。

强人工智能与弱人工智能的本质分界在于能力广度与自主性：弱AI在限定任务中精于求解，强AI需在跨任务泛化、长期规划与稳健对齐上达到接近人类的水平。可操作的划分应结合任务广度、分布外稳健性、因果推理、自主性与对齐审计等维度，并以场景化、对抗化、持续化评测验证。当前国内外大模型与多代理系统整体仍属“系统层增强的弱AI”，企业可通过RAG、工具链与人机协同在可控边界内创造价值，同时依据NIST与行业报告完善治理与审计，为未来通往更强通用智能夯实数据与流程基础。

本文提出多维度人工智能分类框架，覆盖能力层、学习范式、模型架构与规模、数据模态、应用场景以及治理合规，并强调以场景优先和指标驱动进行选型与落地。核心观点是通过“任务类型+风险等级”进行顶层切分，再以“学习方式与模型规模”细化，结合RAG与工具调用等工程手段，实现性能、成本与合规的平衡。文中以国内与国外产品为例说明规模与部署差异，提供对比表，引用权威来源以增强可信度，并给出面向企业的评估与治理方法论，帮助读者在复杂生态中高效选型与实施。

本文从能力范围、学习方式、模态交互、部署形态与可解释性五维度出发，给出辨别生成式、判别式、符号与混合式AI的系统方法，强调用基准评测与工程信号验证“真AI”，结合合规与风险框架在性能、成本与治理间取得平衡，并预测小型化、本地化与代理化为未来方向。