人工智能的概念应以系统视角定义为：在既定目标下通过数据学习与适应，生成预测、推荐或决策并影响现实或虚拟环境的机器系统；其核心特征在于学习性、泛化能力与可评估输出，且应区分模型、系统与应用三个层级。学术与产业在细节上有差异，但在“目标—学习—输出—影响”上高度一致，OECD与Gartner的主流定义印证这一点。面向落地，应将认知能力、工程生命周期与风险治理纳入定义，并结合多模态与智能体趋势，采用“能力谱系+风险分级”的综合框架，以实现合规、可审计与可持续的AI部署。