​​通用人工智能（AGI）与人工智能（AI）的核心区别在于：AI是专注于特定任务的“窄智能”，而AGI是能像人类一样跨领域学习、推理和适应的“全面智能”。​​当前AI已广泛应用于图像识别、语音助手等领域，但AGI仍处于理论探索阶段，其目标是实现与人类相当的自主认知能力。

AI通过算法和训练数据解决特定问题，例如AlphaGo专精围棋、ChatGPT擅长文本生成，但无法跨领域迁移能力。​​AI的局限性在于其“单一性”​​——它只能在预设范围内执行任务，缺乏人类思维的灵活性和泛化能力。相比之下，AGI的核心是“通用性”，它要求机器具备自主意识、情感理解和跨领域推理能力，例如既能诊断疾病又能创作诗歌，还能适应新环境学习驾驶或编程。

从技术实现看，AI依赖特定数据集和模型优化，开发周期相对较短；而AGI需突破认知架构、动态交互等复杂挑战，目前尚无成熟解决方案。​​AI的智能是“工具型”​​，比如医疗AI辅助诊断，但决策仍需人类审核；​​AGI则追求“人类级”​​，能独立承担多角色任务，甚至可能超越人类智能边界。不过，AGI的伦理风险（如自主决策失控）也引发广泛争议。

未来，AI将继续深化垂直领域应用，而AGI的研究将推动认知科学和伦理学的交叉突破。对于普通用户，理解两者的差异有助于理性看待技术发展——AI是当下的实用工具，AGI则是可能重塑人类文明的远景目标。