微型人工智能可以解决传统人工智能发展面临的诸多困境。比如，算力浪费的问题，传统人工智能必须搭建大型云平台，以有效支撑来自各方面的计算请求，但很多时候云平台的资源是闲置的，而微型人工智能直接将计算部署在设备终端，减少了对云端算力的消耗。
随着解决方案的互连以及流程中其他阶段的了解越来越深入，每个自动化元素的效率也会提高。使用边缘人工智能重新定义了物流自动化。
AI大模型的到来让这项技术完成了从实验室到工业化集成的转变。如果说过去的AI开发需要手工作坊模式的调参、调优、数据积累，那么大模型则预先集成了海量数据的训练效果，企业与科研用户拿到手中就是一个“智力”强大、效果客观的完成品。
从网络化协同来看，网络化协同是指在产品全生命周期制造活动中，以信息技术和网络技术等为基础，实现快速响应市场需求和提高企业竞争力的制造模式。
人工智能社区对数据驱动方法的狭隘关注已将研究和创新集中在少数拥有大量数据存储和财力雄厚的组织中。随着深度学习成为将数据转化为有利可图的产品的有用方法，大型科技公司现在陷入了招聘AI人才的激烈竞争中，通过提供丰厚的薪水将研究人员从学术界带走。
无论人们对AI炒作持何种观点，有一点不可否认，AI炒作无处不在。这种炒作起源于20世纪中叶，不仅影响了教育与商业领域，而且也对我们对人工智能的看法产生了持久的影响。
