目前的工业智能还处在初级阶段，大部分场景下还做不到完全智能化，但只要具备活动优化、自适应等特点的系统，都可以属于工业智能应用的范畴。问题域的确定和分析方法等众多环节的联结，会导致工业智能实现上所面临的技术挑战或远高于消费级人工智能所对应的难题。
例如，在 2015 年通用电气(General Electric)推出 GE Digital 时，GE Digital 的 CTO Harel Kodesh 就提出过：工业数据不准确、工业智能对风险控制和响应能力的高要求、终端处理能力的限制、复杂模型必须被解释等显示了工业智能与消费人工智能的重要区别，这也导致了在数据、算法和模型训练上工业智能所要开辟的一些「新领域」。
