文章系统阐释了人工智能走向类人智能的定义、评测与技术路径，强调以多模态大模型、工具使用、外部记忆与神经符号融合为核心，并以安全对齐与可解释性为底线；从算力、数据与系统工程出发，提出“能力—成本—合规”三角平衡与持续评测机制；通过国内外生态对比给出选型要点与路线图，建议以阶段性KPI推进人机协同与具身智能落地，实现从“能用”到“好用”的可持续逼近人类水平。

本文提出通往真正人工智能的可执行路线：以多模态大模型为基础、融合神经符号与具身智能，构建数据治理与训练对齐体系，配合算力优化与MLOps形成工程闭环；以理解、推理、行动、对齐四维评测衡量能力，建立红队与合规基线，面向国内外产品生态进行模块化部署与多模型路由；通过任务完成率、幻觉率、安全事件率与单位成本等指标量化价值，在记忆增强、工具使用与安全自主性三方面寻找突破，最终在开放与标准化协同下实现人机互补的有益智能。

本文系统阐述了从事人工智能方向的最佳路径：明确职业定位，构建数学与编程打底、机器学习与深度学习强化、数据工程与MLOps工程化、合规与治理能力补齐的技能地图；以端到端项目与作品集为载体，结合国内外大模型生态与实际行业场景实现落地，并以评测与指标证明业务价值；强调AI TRiSM与风险框架、可解释性与公平性，保证可持续与可信交付；最后指出多模态与智能体、工程治理与人机协作将成为趋势，建议以性能、成本、合规与体验四维共同优化，实现长期稳健的职业成长。

本文系统回答了如何创造强人工智能，强调以可扩展的基础模型为核心，融合神经-符号推理与世界模型，配合高质量合规数据与稳健算力工程，并以安全对齐和风险治理为前提，通过严密评测与产品化闭环持续迭代，实现“更强、更稳、更安全”的AGI落地路径。

发展强人工智能的现实路径是以系统工程为纲领：在多模态与长上下文大模型上，逐步融合神经-符号与因果推理，强化工具使用与多智能体协作；同时以高质量数据治理与可持续算力为支撑，建立对齐、安全与合规的闭环评估；通过MLOps工程化把研究转化为产品价值，配合通用与场景双轨评测，让进展可量化。坚持渐进式目标与跨生态协作，能在风险可控的前提下稳步逼近AGI。

达到强人工智能需在可扩展大模型、多模态推理与记忆、以及可信安全对齐三大支柱上协同推进；通过神经—符号融合、智能体工具使用与具身智能，把“会说”升级为“会做、会计划、会纠错”；以课程学习、检索增强与结构化记忆优化训练数据与效率，并在评估、合规与风控框架下分阶段落地，最终形成可组合、可审计、可协作的AGI体系。

本文系统解答了人工智能如何入行：先明确目标岗位与行业场景，建立以数据、模型、工程与产品为核心的技术栈；通过端到端项目、作品集与开源贡献形成“证据链”；利用云与本地平台降低学习与部署门槛；在求职中以可量化指标与落地方案证明ROI与可靠性；并将合规与治理嵌入MLOps与产品生命周期。整体策略是“定位→能力→证明”，以工程化交付与业务价值为核心竞争力，并在多模态、智能体与绿色AI等趋势下持续迭代成长。