这些发展导致人工智能商业应用的爆炸式发展，就像寒武纪时代，视觉系统的发展促使物种多样性在世界范围内显著增加。同其它时代一样，这个新时代将会有赢家和输家。但我们与麻省理工学院的研究表明，如果继续按照目前的模式发展下去，两者之间的差距会变得巨大而严峻。数据显示，即使在同一行业内，不同公司对人工智能理解和应用的程度也有显著不同。总体而言，许多公司的高管认为他们的组织对人工智能缺乏基本的了解。
人工智能并非一款“即插即用”的产品。企业不能简单地“购买智能”并将其应用于解决它们的问题。虽然人工智能各技术要素已存在于市场上，但是对数据、流程和技术之间相互影响而进行管理的复杂工作却需要在企业内部进行。
人类为了提高生产率，必然采用更先进的工具来进行生产。但人的劳动极限与劳动速度受到人的自身机能的局限性，往往很难突破自身的能力。于是，采用机器人这种生产工具来替代人类劳动成了必然的趋势。而且机器人能够把人类从繁重的体力劳动与脑力劳动中解放出来。马克思讲过，人类的最高级阶段，就是把人类从劳动中解放出来。他老人家也没有想到过，只有机器人这种先进的劳动工具能够做得到这一点。现今全球很多企业已经开始采用机器人工作，而且随着科技的进步，制造机器人的成本降低，机器人员工会得到大量的普及。这就跟电脑一样，上个世纪七八十年代，购买一台电脑非常昂贵。而现在几乎人人都在用电脑。笔记本电脑便宜的也就二三千元，平板电脑便宜也只在千元以内，智能这种移动的，便携式的微电脑便宜的也只要几百元。再过一二十年，机器人便宜的也就几千元，并且可以进入家家户户，机器人普及这是人类无法阻断的诱惑。工厂会是率先使用机器人的先驱者。
综上所述，在数据密集型科学范式中，海量数据的计算方法等问题一直是瓶颈，而得益于深度学习等人工智能技术的发明和应用，机器可以在科研大数据中自己学习并生成算法，从而使科研范式更具“智能化”。至在某些领域颠覆现有的范式。“AI范式”下的科学研究不仅仅是某项工具的改进，也不仅仅是机器对人的简单替代，而是围绕人工智能技术和科学问题所形成的数据聚合、工具集成与人机协同的科研体系的综合体现。< 中国高新产业规划网
