本文系统解释人工智能如何工作：以数据、算法与算力协同为核心，通过训练阶段学习参数与表示，在推理阶段基于概率与相似度生成或决策；涵盖监督、无监督、强化与深度学习、生成式AI等范式，以及向量化、注意力与RAG等机制；从工程角度阐述数据治理、损失函数与优化器、评估指标、MLOps、压缩与部署策略；结合安全与伦理，引用权威报告强调治理与评测的重要性，并对多模态与智能体、云边协同、小模型高效推理等未来趋势给出建议。