本文从能力、工程与治理三重视角给出人工智能技术的统一定义：以数据驱动学习与概率推断为核心、能在不完备信息下产生策略性输出的系统与方法。文章构建层级结构与要素清单，提出六项边界判定标准和五步评估流程，区分AI与自动化、统计与检索等相邻技术，并通过国内外平台的实践路径与NIST、Gartner的框架指引，将“定义”转化为可交付、可审计、可治理的组织边界与工程基线，最后展望平台化、多模态与责任导向的未来趋势。

文章从智能体视角给出可操作定义：人工智能是由人类设计、以数据与知识为燃料、在不确定环境中通过感知—推理—决策—行动闭环实现目标的计算系统。它区别于传统自动化的关键在于学习与自适应，区别于统计建模在于闭环决策与环境交互。文中结合监管与标准（如欧盟AI法案、NIST框架）提出“能力—目标—环境—反馈”四要素与“三层四问”实践准绳，辅以对机器学习、深度学习、生成式AI与AGI的关系梳理，并给出企业评估与治理指引及未来趋势预测。===

本文以权威系统定义为锚，指出人工智能是围绕既定目标进行推断并产生影响性输出、具有不同程度自主性的机器系统；通过对比OECD与NIST表述，构建“能力—方法—系统”分层，明确与自动化、算法、数据产品的边界，并将定义映射到国内外通用对话、视觉质检与自治代理等应用，最后给出面向合规与未来演进的落地指南。