本文阐明人工智能的“理解”是通过表示学习、注意力机制、检索增强与推理把输入映射为可执行的语义结构与行动策略；结合知识图谱、RAG与工具调用，模型在任务层面实现事实一致与可控输出；多模态对齐与合规治理确保在复杂场景可靠落地；未来神经符号融合、因果学习与边缘化部署将让理解更可解释、更经济且更稳健。