文章系统梳理了人工智能“理解”的工程化内涵与实现路径，指出其本质是以表征为基、推理为核、对齐为纲、评测为尺的闭环能力，并从符号到向量、多模态到世界模型、对齐与可解释评测、到国内外产品工程实践进行对比与方法论提炼，最后预测小模型+工具链与因果世界模型将成为未来两大关键趋势。===

本文系统解释了人工智能如何把“含义”从符号映射到可执行的推理与行动：核心在于向量表征与分布语义捕捉相似度，知识图谱与因果结构提供常识与约束，语用对齐在上下文中稳定识别意图；通过检索增强、工具调用与神经符号融合构建“生成—验证—对齐”的闭环，并以评测与治理保障事实一致性与合规安全，最终在语义搜索、问答与推荐等场景实现可审计、可扩展的语义理解。