​​人工智能（AI）与机器学习（ML）的核心区别在于：AI是模拟人类智能的广义技术体系，而ML是AI的一个子集，专注于通过数据训练模型实现自主优化​​。两者虽紧密关联，但AI涵盖更广泛的方法（如规则引擎、专家系统），而ML依赖算法从数据中学习规律，无需显式编程。

1. ​​定义差异​​
   AI旨在创建能执行人类智能任务的系统，包括推理、语言理解等；ML则通过算法让机器从数据中学习并改进，例如电商推荐系统通过用户行为数据优化推荐结果。AI是“目标”，ML是达成目标的“工具”之一。

2. ​​技术侧重点​​
   AI需综合硬件、算法和交互设计，如自动驾驶需整合感知、决策与控制系统；ML聚焦算法优化（如神经网络、决策树），医疗影像分析依赖ML从海量数据中识别病灶模式。

3. ​​应用场景对比​​
   AI适用于复杂场景（如智能客服、机器人），ML更擅长数据驱动任务（如金融风控、广告点击预测）。AI可能结合多种技术，而ML通常作为底层引擎。

4. ​​未来发展​​
   AI将向通用人工智能（AGI）演进，追求类人全能智能；ML则持续深耕垂直领域，如大模型训练需更高算力和数据量，但可解释性仍是挑战。

理解两者区别有助于选择合适技术：AI适合需综合智能的场景，ML则更匹配数据密集型问题。随着技术进步，两者的融合将推动更智能化的解决方案。