人工智能技术的命名体系正经历从单一术语向多元化、场景化方向演进，其称谓演变映射出技术进步与社会认知的双向互动。当前命名趋势呈现以下特征：
一、技术称谓的文化内涵
1. 本土化与全球化博弈
中国语境中的“智能+”概念强调技术赋能传统产业的实践路径，如“数智链主”凸显供应链智能化升级的中国特色表达；而西方更倾向于使用“Cognitive Computing”（认知计算）等强调技术本体的术语。这种差异反映了东方注重应用实效与西方侧重理论突破的文化分野。
2. 技术分层命名体系
学界将AI划分为计算智能（快速运算）、感知智能（图像/语音识别）、认知智能（推理决策）三个层级，通过术语分层构建公众对技术成熟度的认知坐标系。如医疗领域“辅助诊断系统”特指认知智能的初级应用形态。
3. 隐喻的融入
“可信AI”“负责任AI”等新兴称谓折射社会对技术的关注，通过命名规则构建技术发展的道德约束框架，这与早期单纯强调性能参数的“深度学习”“强化学习”形成鲜明对比。
二、未来命名方向预测
1. 跨领域融合术语
“AI+区块链”“量子智能”等复合型命名将成为主流，体现技术协同发展趋势。如金融领域已出现“智能合约审计引擎”等融合性称谓。
2. 人机关系重构表述
“增强智能”（Augmented Intelligence）概念兴起，强调AI对人类能力的扩展而非替代，这类命名策略旨在缓解公众的技术焦虑。
3. 具身智能新范式
随着机器人技术的发展，“环境感知智能体”“多模态交互系统”等具象化命名将更普遍，通过命名强化技术实体与物理世界的联结感知。
这种命名演变本质上是技术社会化进程的镜像：当AI从实验室走向产业应用时，命名体系既要保持学术严谨性，又需构建公众理解的技术话语体系，最终形成连接科技创新与社会认知的符号桥梁^[1][2][5]^。
.png&w=100)
