以下是基于认知深度与目标群体需求的分层定义框架，采用结构化方式明确各层级差异：
AI术语层级定义体系
| 维度 | Level 1 普适性术语 | Level 2 技术性术语 | Level 3 专业性术语 |
|---|---|---|---|
| 目标群体 | 中小学生、老年人、非技术背景公众 | 产品经理、工程师、技术管理者 | AI研究员、算法工程师、学术机构 |
| 内容特点 | • 媒体高频曝光词汇 • 消费级AI产品名称 • 基础功能描述 | • 技术架构组件 • 通用模型实现方法 • 行业解决方案关键词 | • 算法数学表达 • 模型优化路径 • 前沿研究方向 |
| 术语来源 | 科普文章、新闻标题、社交媒体热词 | 技术文档、行业分析报告、API手册 | 顶会论文（NeurIPS/ICML）、开源代码库、学术专著 |
| 学习目标 | 建立AI基础认知，消除技术恐惧感 | 理解技术实现逻辑，支撑业务决策 | 推动算法突破，解决理论瓶颈 |
| 解释方法 | • 生活化类比（如”AI大脑”） • 场景化案例（智能音箱） • 避免数学符号 | • 技术流程图解 • 行业应用场景拆解（如RAG在客服系统的应用） • 基础代码片段示例 | • 数学公式推导（如反向传播的链式法则） • 算法伪代码 • 实验对比数据（准确率/F1值提升） |
| 典型示例 | • GPT（”会写文章的AI”） • 自动驾驶（”不用人开的车”） • 人脸识别（”手机刷脸解锁”） | • 微调（”用行业数据定制ChatGPT”） • MoE（”多个专家模型协作”） • 知识蒸馏（”大模型教小模型”） | • 变分推断（证据下界优化） • 流形假设（高维数据低维嵌入） • 非参数贝叶斯方法 |
核心差异可视化
认知深度轴： 普适层（What） → 技术层（How） → 专业层（Why）
解释密度： 1个生活案例 ≈ 3页技术文档 ≈ 20页数学推导交叉术语处理原则
- 术语复用：允许同一术语跨层级出现，但需调整解释深度
- 例：深度学习
Level 1：AI学习复杂规律的核心技术
Level 2：通过多层神经网络提取高阶特征
Level 3：基于反向传播的梯度优化过程
- 动态升级：随群体认知提升可迁移术语层级
- 如Transformer从Level 3（2017年论文）逐步下沉至Level 2（2023年行业应用）
该体系支持模块化扩展，可根据新兴技术发展（如Sora视频生成模型）动态补充各层级术语库。
Level 1 普适性术语
| 英文缩写 | 英文全称 | 中文名称 | 术语解释 |
|---|---|---|---|
| AI | Artificial Intelligence | 人工智能 | 通过计算机系统模拟人类智能，能够自主学习、推理和决策的技术体系 |
| AI Chip | AI Chip | AI芯片 | 专为AI计算设计的芯片，提升深度学习、图像处理等任务的效率，如英伟达GPU |
| AGI | Artificial General Intelligence | 通用人工智能 | 具备与人类相当或超越人类的全领域智能系统 |
| AI Glasses | AI Glasses | AI眼镜 | 集成AR导航、实时翻译等功能的智能眼镜，支持语音交互与场景感知 |
| AIaaS | AI as a Service | AI即服务 | 通过云计算平台提供人工智能能力服务的商业模式 |
| AI Infra | AI infrastructure | 人工智能基础设施 | 支持人工智能应用开发和运行的一系列技术、工具、平台和服务的集合 |
| AR | Augmented Reality | 增强现实 | 将数字信息叠加到真实世界的交互技术 |
| ASR | Automatic Speech Recognition | 自动语音识别 | 将人类语音转换为文本的技术 |
| AI+消费 | AI + Consumption | AI+消费 | AI技术赋能消费领域，推动智能家居、健康管理等新场景与新业态 |
| Bot | Robot | 机器人 | 能自动执行任务的智能化机械装置 |
| ChatGPT | Chat Generative Pre-trained Transformer | 聊天生成预训练转换器 | OpenAI发布的基于深度学习的自然对话生成系统 |
| CV | Computer Vision | 计算机视觉 | 使计算机理解图像和视频内容的技术 |
| DL | Deep Learning | 深度学习 | 基于多层神经网络的机器学习方法 |
| Drone | Unmanned Aerial Vehicle | 无人机 | 自主或遥控飞行的智能航空器 |
| Face ID | Facial Recognition System | 人脸识别系统 | 通过面部特征进行身份验证的生物识别技术 |
| FM | Foundation Model | 基础模型 | 通过海量数据预训练，可适配多种任务的大规模AI模型 |
| GAN | Generative Adversarial Network | 生成对抗网络 | 通过生成器与判别器对抗训练产生逼真内容的神经网络架构 |
| GPT | Generative Pre-trained Transformer | 生成式预训练转换器 | 基于转换器架构的大规模语言生成模型 |
| IoT | Internet of Things | 物联网 | 通过智能设备互联实现数据交换的网络系统 |
| LLM | Large Language Model | 大语言模型 | 处理自然语言任务的超大规模神经网络模型 |
| ML | Machine Learning | 机器学习 | 通过数据训练使系统自动改进性能的技术 |
| NLP | Natural Language Processing | 自然语言处理 | 计算机理解、生成人类语言的技术 |
| OCR | Optical Character Recognition | 光学字符识别 | 将印刷或手写文本转换为数字格式的技术 |
| RL | Reinforcement Learning | 强化学习 | 通过试错反馈优化决策的机器学习方法 |
| RPA | Robotic Process Automation | 机器人流程自动化 | 通过软件机器人自动执行重复性办公流程 |
| Siri | Speech Interpretation and Recognition Interface | 语音助手 | 苹果公司开发的智能语音交互系统 |
| SVM | Support Vector Machine | 支持向量机 | 用于分类和回归分析的监督学习算法 |
| VR | Virtual Reality | 虚拟现实 | 通过计算机生成三维沉浸式环境的技术 |
| AI Agent | Artificial Intelligence Agent | AI代理 | 能感知环境并自主决策的智能体 |
| AutoML | Automated Machine Learning | 自动化机器学习 | 自动完成数据预处理、模型选择和参数优化的技术 |
| Big Data | Large-scale Data | 大数据 | 超出传统处理能力的海量、高增长、多样化信息资产 |
| Blockchain | Distributed Ledger Technology | 区块链 | 通过去中心化节点存储数据的加密记账系统 |
| Chatbot | Conversational Agent | 聊天机器人 | 模拟人类对话的智能交互程序 |
| Cloud AI | Cloud-based AI Services | 云端AI | 依托云计算平台提供的人工智能服务 |
| Data Mining | Knowledge Discovery in Databases | 数据挖掘 | 从大量数据中提取有价值信息的过程 |
| Edge AI | Edge Computing AI | 边缘AI | 在终端设备本地运行的人工智能技术 |
| Facial Recognition | Biometric Identification System | 人脸识别 | 通过面部特征进行身份验证的生物识别技术 |
| GPU | Graphics Processing Unit | 图形处理器 | 加速人工智能计算的专用芯片 |
| Image Recognition | Computer Vision Recognition | 图像识别 | 识别图像中物体、场景的技术 |
| Knowledge Graph | Semantic Network | 知识图谱 | 结构化描述实体关系的语义网络 |
| Machine Translation | Automated Translation | 机器翻译 | 计算机自动完成不同语言转换的技术 |
| Neural Network | Artificial Neural Network | 神经网络 | 模拟生物神经网络结构的计算模型 |
| Predictive Analytics | Data-driven Forecasting | 预测分析 | 基于历史数据预测未来趋势的技术 |
| Recommendation System | Personalized Filtering System | 推荐系统 | 根据用户偏好提供个性化建议的算法 |
| Sentiment Analysis | Opinion Mining | 情感分析 | 识别文本情感倾向的技术 |
| Smart City | Urban Intelligence System | 智慧城市 | 利用AI优化城市管理的综合系统 |
| Speech Synthesis | Text-to-Speech Conversion | 语音合成 | 将文字转换为自然语音的技术 |
| Supervised Learning | Labeled Data Training | 监督学习 | 使用标注数据训练模型的机器学习方法 |
| Turing Test | Human-Machine Distinction Test | 图灵测试 | 判断机器是否具有人类智能的测试方法 |
| Unsupervised Learning | Pattern Discovery | 无监督学习 | 从未标注数据中发现模式的机器学习方法 |
| Voice Assistant | Intelligent Voice Interface | 语音助手 | 通过语音指令交互的智能系统 |
| XAI | Explainable AI | 可解释AI | 人类可理解其决策逻辑的人工智能系统 |
热门AI产品或工具：
| 英文缩写/名称 | 英文全称/产品归属 | 中文名称 | 术语解释 |
|---|---|---|---|
| AlphaGo | Google DeepMind | 阿尔法围棋 | 击败人类围棋冠军的AI系统，展示深度强化学习的突破性能力 |
| Bard | Google AI | 巴德 | 谷歌开发的对话式AI助手，支持多语言问答和内容生成 |
| Claude | Anthropic | 克劳德 | 专注于安全性的对话AI，擅长逻辑推理和长文本处理 |
| DALL-E | OpenAI | DALL-E绘图工具 | 根据文字描述生成高质量图像的生成式AI工具 |
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| New Bing | Microsoft | 新必应 | 集成ChatGPT技术的搜索引擎，提供对话式答案和内容生成 |
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| 纳米AI搜索 | 360 | 纳米AI搜索 | AI搜索产品，支持文字、语音、拍照、视频等多种搜索方式，是一种多模态内容创作引擎 |
| 通义千问 | 阿里云 | 通义千问 | 阿里巴巴开发的千亿级参数大模型，擅长多轮对话和专业领域问答 |
| 文心一言 | 百度 | 文心一言 | 百度开发的对话式AI，支持创意写作、信息查询等场景 |
| 讯飞星火 | 科大讯飞 | 讯飞星火 | 集成语音识别与生成的多模态大模型 |
| 混元 | 腾讯 | 混元大模型 | 腾讯研发的行业应用大模型，支持营销文案、代码生成等任务 |
| 智谱清言 | 智谱AI | 智谱清言 | 基于GLM架构的中英双语对话AI |
| 天工 | 昆仑万维 | 天工大模型 | 支持文本、图像、音乐生成的多模态AI系统 |
| 日日新 | 商汤科技 | 日日新大模型 | 专注于持续学习进化的对话AI |
| 魔搭社区 | 阿里云 | ModelScope | 开源模型社区，提供数百个预训练AI模型 |
| 可灵AI | 快手 | 可灵AI | 视频国产AI视频生成工具，以高质量人物动作和细节处理著称，适用于电商宣传 |
| 妙鸭相机 | 阿里巴巴 | 妙鸭相机 | AI写真生成工具，通过用户照片生成多种风格的数字形象 |
| 腾讯元宝 | 腾讯 | 腾讯元宝 | 基于腾讯混元等大模型的AI应用,可以帮写作绘画文案翻译编程搜索阅读总结的全能助手 |
| 硅基流动 | 硅基流动 | 硅基流动 | 一家专注于人工智能基础设施的创新企业，愿景是推动人工通用智能的普惠化发展 |
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Level 2 技术性术语 和 Level 3 专业性术语将在2月底发布；
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