人工智能的三个层面包括基础层、技术层和应用层，分别对应支撑技术的基础设施、核心算法模型以及实际场景的落地应用。这三个层面共同构成了AI从理论到实践的完整链条，推动着各行业的智能化变革。

1. 基础层
   作为AI发展的“地基”，基础层包含算力（如GPU/TPU芯片）、数据（训练所需的标注数据集）和基础算法框架（如TensorFlow、PyTorch）。高性能计算和云计算平台的普及，大幅降低了AI研发的门槛。

2. 技术层
   技术层聚焦核心算法与模型，例如机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）和计算机视觉。近年来，大模型（如GPT、Stable Diffusion）的突破，让AI在生成内容、逻辑推理等任务上接近人类水平。

3. 应用层
   应用层将技术转化为具体解决方案，覆盖医疗、金融、交通等领域。例如，AI辅助诊断系统提升医疗效率，智能客服优化用户体验，自动驾驶技术重塑出行方式。

人工智能的这三个层面相互依存：基础层支撑技术研发，技术层赋能应用创新，而应用层的需求又反向推动基础技术的迭代。未来，随着技术融合与场景深化，AI将更深度渗透社会生活。