系统架构优化

AI可以在设计初期进行多目标优化，寻找“性能-成本-重量”的最佳平衡点。通过算法分析，发现通过更智能的控制软件可以补偿一个精度略低的机械轴承，从而果断选择成本更低的后者。

减少冗余硬件

为应对各种极端情况，需要加入冗余的硬件保护电路或备份部件。AI的预测性健康管理能力可以更精准地判断风险，从而在系统层面减少不必要的硬件冗余，实现“按需配置”。

算法补偿系统误差

通过AI驱动的大规模自动化测试，为每一台终端建立独特的“误差档案”，并在软件中植入补偿算法，动态校正这些固有个体差异。这意味着，可以用更低成本的零部件，通过后期软件校准，达到与高成本硬件同等的性能水平。