本文阐明人工智能“理解”的四层结构：语义把握、任务完成、因果推理与环境对齐，核心路径是神经-符号-检索融合。通过自监督表征学习获得语义底座，结合知识图谱与RAG实现证据驱动，再以工具调用与结构化推理提升可解释与可靠性。评估需覆盖事实准确、推理稳定、分布外泛化与合规安全。国际产品在多模态与生态上成熟，国内产品在中文语义与本地合规上具优势。未来趋势聚焦多模态统一表征、因果与规划增强、以及可解释与治理标准化，使理解从语言扩展到可验证的行动闭环。

文章系统阐释了大模型“理解”的形成机制：通过大规模预训练学习语言分布与语义表征，以指令微调与人类反馈实现目标对齐，并借助检索增强与工具调用引入可验证知识与执行能力。注意力与链式思维支撑上下文推理，评估与治理保证可靠性与合规。国内外产品在对齐与工具化路径趋同，但在合规与部署侧重点不同。未来将向更长上下文、多模态一致性、神经符号融合与可验证推理演进，使“理解”成为可审计、可交付的智能能力。