​​人工智能的基本概念包括模拟人类智能、核心三要素（算力、算法、数据）、三大模型类型、技术支撑（机器学习/深度学习）、以及广泛的应用场景。​​

人工智能（AI）本质是通过计算机模拟人类的认知、学习与决策能力，例如感知、推理和语言交互。其实现需依赖算力（硬件计算资源）、算法（指令逻辑）、和数据（训练素材）三要素的协同，其中大模型作为关键技术，根据处理数据类型可分为语言、视觉和多模态模型，按应用领域又可分为通用、行业及垂类模型。

在技术层面，机器学习是AI的核心支柱，通过监督、无监督或强化学习从数据中提取规律；深度学习则通过多层神经网络实现复杂特征识别，广泛用于图像分类、语音识别等任务。自然语言处理（NLP）技术让机器理解并生成人类语言，支持翻译、对话及文本分析；计算机视觉模仿人类视觉感知，用于目标检测、面部识别等场景。

人工智能的应用已渗透多个行业，包括智能医疗（辅助诊断）、智慧城市（交通管理）、金融科技（智能投顾）、智能制造（自动化生产）等，其技术栈涵盖算力中心、开放框架、系统软件及智能终端硬件。随着多模态大模型的发展，AI正迈向更强的跨领域认知能力，推动实体产业智能化转型。