本文阐明人工智能目标设计的核心：以层级化拆解将愿景落到业务KPI与技术目标函数，用可优化且可解释的指标与奖励设计对齐人类价值与合规约束，并以数据与评测基准保障可衡量与泛化；在工程与产品体系中将目标转化为可执行与可监控的资产，以A/B测试与监控闭环持续迭代；安全与合规从一开始就进入目标版图，防止指标作弊与偏差；面向搜索、推荐与聊天助手等场景，以多目标权衡与约束优化实现长期价值与风险控制。最终，将治理与对齐内生化，借助权威框架构建可持续、可信、可审计的AI能力。