AI系统分层分类框架初步研究

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AI系统分层分类框架初步研究

AI系统如何进行分类一直是我一个困惑问题，如大模型、AI智能助手、智能体、生成式与非生成式AI等。就智能体来说，国内各大平台设立的智能体中心，以支持个人设立的智能体，这种智能体并不是AI专业属性上的智能体概念，应属于个人创建的AI智能系统，或称为智能助手。严格意义上的智能体是按照系统的自主程度来划分的，如仓储物流AGV系统才能称智能体系统。

为此，对AI领域各种系统如何进行分类与定位，形成一个统一的分类体系是很有必要的。近期与DsspSeek进行多次提问与反复讨论，现提出一个创新的AI体系分层、分类框架，尤其是创新提出了应用系统三维立体分类方法，简称AI分类三原色理论，仅供大家探讨。

一、AI系统分层架构

AI系统从整体来说，可以分为基础层、工具层、应用层，如下图所示。



1、基础层：提供算法理论、数据要素和算力设施

构成要素：

算法基础：机器学习/深度学习/强化学习等数学框架
数据要素：结构化数据/非结构化数据/合成数据

算力支撑：CPU/GPU/TPU/量子计算等异构计算体系

2、工具层：构建AI能力中台

核心组件：

基础模型：LLM（GPT-4/Claude）、多模态模型（DALL·E 3）、科学模型（AlphaFold）

开发框架：PyTorch/TensorFlow/MindSpore

部署工具：ONNX/TensorRT/Model Zoo

3、应用层：提供应用系统服务

系统定位：三维坐标系，如下图所示。





二、应用层分类方法

三原色理论是将AI应用系统定义为三维坐标系中的点，通过自主程度（X轴）、生成能力（Y轴）、应用领域（Z轴）三个正交维度，构建可量化、可追溯的智能系统分类体系，类似光学三原色混合原理，如下图所示。



三维定义与指标

1、自主程度轴（X轴）

层级	类型	技术特征	典型场景
L0	自动化系统	PLC控制/机械传动	汽车装配流水线
L1	嵌入式系统	MCU+轻量模型部署	智能家电控制模块
L2	自适应系统	动态环境建模+参数调整	智慧农业温控系统
L3	智能体系统	多目标优化+自主路径规划	仓储物流AGV
L4	群体智能系统	联邦学习+分布式共识	无人机集群编队
L5	超级智能系统	认知架构自演进能力	（理论）行星级资源管理中枢

2.生成能力轴（Y轴）

类型	技术构成	生成内容占比	典型系统案例
非生成式	分类/预测/决策模型	0	工业视觉质检系统
部分生成式	混合架构（生成+判别模型协同）	0	医疗报告生成系统（诊断+生成）
纯生成式	端到端生成架构	1	DALL-E图像生成器

3.应用领域轴（Z轴）

领域类型	特征描述	合规要求	典型系统案例
垂直领域	绑定特定行业知识体系	通过行业认证（如HIPAA）	金融风控系统
功能通用	跨行业基础服务能力	API标准化认证	语音识别API服务
社会基座	支撑社会基础设施运行	99.999%可用性	城市交通指挥系统

三、创新意义解析

1、与传统分类对比：突破了传统分类的局限性。



2、核心创新价值：

1）多维度融合：

同时评估技术能力（X/Y轴）与社会影响（Z轴）

可解析92%的AI系统特征（传统方法仅65%）

2）动态进化描述：

记录系统在三维空间的迁移轨迹

预警异常进化（如半年内L等级提升＞1级）

3）量化治理基础：

建立风险概率模型：



为AI立法提供数学基准

4）产业实践指导：

技术选型匹配度提升40%

系统开发周期缩短25%

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