​​人工智能发展至今被划分为四个层次，从基础资源支撑到超越人类的创造智能，各层次功能与难度逐步升级，当前行业多聚焦于感知与认知层，创造层仍是未来探索方向。​​

计算智能作为AI的底层架构，依托云计算、大数据及区块链等技术构建计算、存储和网络资源，为上层应用提供算力保障。感知智能以模拟人类感官能力为核心，涵盖人脸识别、语音识别、机器翻译等技术，当前绝大多数的AI应用均属于这一范畴，但仅限于数据层面的处理。认知智能则试图突破数据处理限制，赋予机器语言理解、知识推理及概念构建能力，依赖自然语言处理、知识图谱等关键技术，在金融、客服及搜索领域初显价值。最高层的创造智能被誉为AI的终极形态，其能够实现超越人类的自主创造力，目前仍处于理论探讨阶段。

AI赋能个人也可划分为四个层级，从被动接受到主动共创层层递进。第0层是完全不使用AI的传统状态；第1层借助AI进行信息检索和灵感启发，仅作为辅助工具；第2层通过AI生成初稿并进行修改润色，使AI深度参与内容生产；第3层进入协同创作阶段，AI不仅提供多轮修改建议，还与用户共同优化内容呈现；最高层第4层则将AI视作共创伙伴，赋予其部分内容贡献权，并由人类负责最终的审核与决策。

实际应用中，人工智能展现为四大核心层级：基础感知层负责数据采集与处理，为后续分析提供原材料；简单分析层具备初步判断能力，例如图像或语音的模式识别；综合推理层整合多维信息进行复杂逻辑推演，适用于疾病诊断等高精度场景；自主决策层已能自主行动，典型应用场景包括自动驾驶车辆。与此AI技术融入个人生产力的过程体现为工具化运用阶段、专业学习创新阶段，最终迈向社会责任与价值创造层面，强调跨领域整合、伦理考量及行业场景深挖。

创造智能的终极目标虽仍面临技术瓶颈，但感知与认知层级的成熟应用已深刻改变产业格局。个人用户需根据自身需求选择适配的AI协作模式，企业则应以多层次技术融合驱动转型升级。未来伴随认知与创造智能的突破，人机共生模式或将重新定义各领域的价值创造方式。