目前来看，这场大混战可能还会加剧，其一是因为更多的AI算法玩家有布局终端的战略，不再满足于只提供软件服务，而是要做软硬件一体化的综合服务，其二是因为不少专注于消费级领域的头部机器人公司储备大量相关技术，入局餐配机器人赛道可能只是时间问题。
人工智能技术，既可深度融接行业或专业的机器视觉和图像知识，又可融合计算机技术、与三维地理信息计术、无线通信技术，还涵盖硬件传感设备智能控制技术等多种学科的综合，这是信息化技术发展的一种必然趋势。
由于AI和PS软件特点，他们所应用行业也略有区别。Ai软件主要应用于专业插画、多媒体图像处理、印刷出版、海报书籍排版等制作相关行业，我们也可以理解为适用于线稿精度和控制要求更高的地方，所以更适合生产任何小型设计到大型的复杂项目。
目前电商搜索是一个比较成熟的产品，现在已经开始大规模的部署。目标是希望在电商搜索上，提供除了文字的另外一种搜索，如探索视频广告和视觉诊断。因为有深度学习快速的发展，电商环境下的图象搜索已经取得了重大的突破，几乎实现了所见即所得的效果，网上已经能够搜到相关的资料。
AI一路发展至今，对其不信任的言论始终如影随形，究其根源，还是由于人们对AI在决策过程中的不了解引起的。
具体来看，通过AI技术却可以寻找疾病、基因和药物之间的深层次联系，以降低高昂的研发费用和失败率。基于疾病代谢数据、大规模基因组识别、蛋白组学、代谢组学，AI可以对候选化合物进行虚拟高通量筛选，寻找药物与疾病、疾病与基因的链接关系，提升药物开发效率，提高药物开发的成功率。
