正确认知人工智能应以“工具与系统工程”的视角，承认其概率性与边界，避免将其神化为通用智能或事实引擎。以场景牵引和指标量化评估价值，通过数据治理、平台化能力与人机协作实现稳定落地。在风险治理上参考权威框架，构建可观测、可审计的全生命周期管控，优先控制数据与内容安全。面向未来，把握多模态、智能体与效率优化趋势，坚持证据驱动和长期主义，以合规与成本可控为约束，稳步释放真实业务价值。

文章从功能与技术两条主线阐释人工智能的定义：一方面以任务表现界定是否达到人类智能水平，另一方面以算法范式、数据与推理路径刻画系统实现方式；在弱AI与AGI的连续体中，用泛化与稳健性描绘边界；通过“数据—表示—学习—推理—交互”闭环与范式对比表明确能力特性；引入可解释性、可靠性与合规治理，让定义具备审计与安全约束；用性能、稳健、效率与伦理的多维评估验证“智能”，并考察国内外产品在合规与生态上的差异化落地；最终总结未来趋势将聚焦多模态融合与因果推理，使定义走向更强的泛化、可控推理与现实世界对齐。