​​人工智能的层级可从技术架构和应用场景两个维度划分，前者聚焦基础层、技术层、应用层的全栈发展，后者涵盖基础感知、简单分析、综合推理、自主决策的递进能力。两者共同勾勒出人工智能的技术演进脉络与落地能力边界。​​

人工智能层级在技术架构上的划分遵循“基础层-技术层-应用层”三维结构。基础层以硬件基础设施、数据资源、计算能力为核心，例如芯片优化与数据标注体系的构建；技术层聚焦模型与算法的创新，涵盖机器学习、自然语言处理、生成式模型等技术模块，其中深度学习算法突破推动计算机视觉、语音识别等方向进入工业应用；应用层面向垂直领域实现价值转化，如智能安防、金融风控、医疗诊断等场景落地，形成经济、社会、军事等领域的全域渗透。部分架构理论进一步细化至五层结构，增加哲学层（智能本质探讨）与数理框架层（价值驱动的认知架构设计），强调从机理层突破对模型局限的破解能力。

人工智能的应用层级则呈现能力进阶路径。基础感知层完成基础数据的采集与预处理，例如图像识别中的像素解析或语音转文字的信号处理；简单分析层基于感知数据进行初步模式识别，如物体分类与关键词提取；综合推理层整合多模态信息进行逻辑推演，如医疗影像结合患者病史生成诊断结论；自主决策层则通过强化学习与决策树模型完成端到端自主行动，如自动驾驶汽车在复杂场景中实时避障与路径规划。部分系统通过强化学习与因果推理相结合，提升策略制定的泛化能力，甚至模拟人类价值判断机制，逐步接近通用人工智能目标。

人工智能层级的划分既反映技术堆栈的垂直整合深度，也揭示功能能力的横向扩展广度。从底层架构创新到顶层场景渗透的双轮驱动模式，已成为推动行业发展的核心逻辑，而跨层级协同优化则决定着产业化落地的最终成效。