AI 意图是指开发者在设计 AI 系统时，赋予它的 “核心任务目标” 或 “要达成的核心功能”—— 简单说，就是 “AI 被造出来，主要想让它做什么”，是 AI 系统的 “行动方向”。
实例：
你用的 “小爱同学”（语音 AI）：它的核心意图是 “准确理解用户的语音指令，执行对应操作”（比如用户说 “查明天北京天气”，AI 意图就是 “调用天气接口，返回北京明日天气数据”）；
支付宝的 “智能客服 AI”：它的核心意图是 “识别用户的问题（如‘怎么解绑银行卡’），提供准确的解决方案，减少人工客服压力”；
扫地机器人的 “控制 AI”：它的核心意图是 “规划清扫路径，覆盖全屋地面，清理灰尘和垃圾”。
AI 主力意图是指在复杂场景中，AI 系统 “最优先、最核心的任务目标”—— 区别于 “次要意图”，是 AI 资源（算力、时间）重点倾斜的方向，常见于 “多任务 AI”（比如 AI 炒股、AI 游戏角色、AI 导航）。
核心特点：
“主力”=“优先”：当多个目标冲突时，AI 会优先满足主力意图；
与场景强绑定（不同场景的 AI，主力意图完全不同）。
实例：
AI 炒股系统（金融场景）：它的主力意图是 “在控制风险（比如亏损不超过 5%）的前提下，实现投资收益最大化”—— 次要意图可能是 “实时更新市场资讯”，但当 “更新资讯” 和 “执行交易” 冲突时，AI 会优先执行 “交易”（贴合主力意图）；
王者荣耀的 “AI 队友”（游戏场景）：它的主力意图是 “保护我方水晶不被摧毁，协助队友击败对手，赢得比赛”—— 次要意图可能是 “捡取地图资源（如小兵、野怪）”，但当 “捡资源” 和 “救队友” 冲突时，AI 会优先 “救队友”（贴合主力意图）；
高德地图的 “AI 导航”（出行场景）：它的主力意图是 “为用户规划‘时间最短、路线最顺’的导航路径”—— 次要意图可能是 “推荐沿途加油站”，但当 “推荐加油站” 会绕远路时，AI 会优先保持 “最短路径”（贴合主力意图）。
AI 意图识别是指 AI 通过分析 “用户输入的信息”（如语音、文字、行为），找出 “用户最核心需求” 的技术过程 —— 简单说，就是 “AI‘读心’的能力”，是连接 “用户需求” 和 “AI 执行” 的关键步骤，常见于 “人机交互 AI”（语音助手、智能客服、聊天机器人）。
核心特点：
输入：用户的 “信号”（语音、文字、点击行为等）；
输出：明确的 “用户需求标签”（比如 “意图：订机票”“意图：投诉快递”）；
关键：排除歧义（比如用户说 “苹果”，AI 要判断是 “买水果” 还是 “买手机”，需结合上下文识别意图）。
实例：
场景 1：用户对天猫精灵说 “我想买个能拍照的苹果”——AI 意图识别会分析：“能拍照”+“苹果”→ 排除 “水果苹果”，识别出用户的主力意图是 “购买苹果手机”，进而推荐 iPhone 机型；
场景 2：用户在京东 APP 点击 “我的订单→待收货→某快递”，并输入 “怎么还没到”——AI 意图识别会分析：“待收货”+“没到”→ 识别出用户的意图是 “查询该快递的物流进度”，自动弹出物流详情；
场景 3：用户给 10086 智能客服发文字 “流量不够用了”——AI 意图识别直接定位 “意图：办理流量包”，进而回复 “推荐您办理 10 元 10GB 流量包，是否办理？”。
AI 示意图是指用 “符号、线条、方框” 等简化元素，展示 “AI 系统的结构、工作流程或核心意图” 的图示 —— 目的是让 “非专业人士” 快速看懂 AI 的 “工作逻辑”，不用理解复杂的代码和算法。
核心特点：
简化性：忽略 AI 的底层代码、算力细节，只画 “核心模块”；
指向性：要么展示 “AI 的意图（任务目标）”，要么展示 “AI 实现意图的步骤”；
易懂性：用 “用户能看懂的符号”（比如 “输入框 = 用户指令”“箭头 = 数据流动”）。
实例：
抖音 “AI 推荐系统” 示意图：
用方框标注 3 个核心模块：①“用户输入”（用户点赞、评论、停留时间）→ ②“AI 处理”（分析用户偏好，匹配视频标签）→ ③“输出结果”（推荐用户可能喜欢的视频），用箭头连接模块，不用画 AI 的推荐算法细节，普通人也能看懂 “抖音 AI 的意图是‘给用户推喜欢的视频’，靠用户行为来判断偏好”；
语音助手 “AI 意图识别” 示意图：
画一个流程：“用户说‘查天气’（语音输入）→ AI 转文字→ AI 匹配‘天气查询’意图标签→ 调用天气 API→ 语音回复天气（输出）”，清晰展示 “AI 怎么识别‘查天气’意图并执行”。
AI 标注的强意图是指在 AI 训练过程中，给 “用户数据”（如语音、文字、图片）标注 “明确、无歧义、细节完整的需求目标”—— 简单说，就是 “给 AI 的‘练习题’标清楚‘正确答案’”，是 AI 能精准识别意图的 “基础”（没有好的标注，AI 就会 “学错”）。
核心特点：
“强”=“明确无歧义”：区别于 “弱意图标注”（模糊、笼统）；
服务于 AI 训练：标注后的 “强意图数据”，会用来教 AI “什么样的输入对应什么样的意图”。
实例：
智能音箱的 AI 训练（语音数据标注）：
若用户说 “帮我订明天早上 8 点从上海到广州的高铁票”，“强意图标注” 会写：“意图：高铁票预订；关键信息：时间（明天 8:00）、出发地（上海）、目的地（广州）”—— 而 “弱意图标注” 只会写 “意图：订票”；
有了 “强意图标注”，AI 训练时能精准学到 “‘明天 8 点上海到广州’是订票意图的关键信息”，后续用户说类似指令时，AI 不会漏看 “时间” 或 “地点”；
智能客服的 AI 训练（文字数据标注）：
用户说 “我的快递 3 天前到北京了，现在还没派送，怎么回事？”，“强意图标注” 会写：“意图：快递投诉；关键信息：快递状态（滞留北京 3 天）、问题（未派送）”——AI 学完这类标注，能快速定位 “用户不是查物流，而是投诉滞留”，进而转人工处理。