人工智能的基本构架主要包括‌数据层、算法层和应用层‌三层。数据层负责采集和处理原始数据，算法层通过模型训练实现智能决策，应用层则将技术落地到具体场景中。这三层相互支撑，共同构成AI系统的完整框架。

1. ‌数据层‌
   作为AI系统的基石，数据层包含数据采集、清洗、存储等环节。通过传感器、数据库或网络爬虫获取多模态数据（如文本、图像、语音），经过标注和去噪处理后形成结构化数据集。高质量数据直接影响模型效果，例如医疗AI需大量标注的医学影像数据。

2. ‌算法层‌
   核心是机器学习模型的构建与优化，包括监督学习、无监督学习和强化学习等范式。深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）通过神经网络提取特征，计算机视觉常用CNN，自然语言处理依赖Transformer。模型需反复调参以提高准确率。

3. ‌应用层‌
   将算法封装为可落地的解决方案，例如智能客服中的对话系统、自动驾驶中的环境感知模块。需结合行业需求设计交互界面（如语音助手APP），并部署到云端或终端设备。应用效果依赖前两层的协同，如推荐系统需实时更新用户行为数据。

这三层形成闭环：应用层反馈新数据优化算法，算法升级又推动更多场景创新。企业构建AI系统时需同步规划数据治理、算力投入与场景适配，避免出现"技术孤岛"。未来随着边缘计算发展，三层架构可能进一步融合。