AI领域在近十年的进展神速，随着机器学习、深度学习的迭代，语音、图像、自然语言处理逐渐取得了很大的突破。集结了这些能力的智能设备越来越聪明，一些语音设备与人交流得越来越顺畅，自动驾驶、虚拟数字人等代表着最前沿的AI能力的应用也走向了落地。
我们对人工智能的期望在学术背景下完全是另一码事。在学术背景下，我们为了结果可以等待几个小时甚至几天；而在现实环境中，我们要求系统立即做出反应。特别是对于对话式人工智能机器人来说，每一项潜在的改进都必须考虑到降低延迟的目标来进行权衡。
人工智能、机器学习(ML)和深度神经网络的最新进展有助于解决这些问题，使制造企业能够通过自我改进的算法增强其计算机视觉系统，这些算法可以识别重复出现的视觉模式，并将其与某些项目联系起来。
“增强分析”并不是说让用户会写AI或者数据科学背后的一些代码，而是说如何把它封装好、让用户依旧用非常傻瓜、简单易用的形式，比如用拖拽、自然语言的方式，去进行更高级的数据分析。
AI的另一个重要应用场景是智能化运维。通过智能化运维，可能让安全管理者更好了解网络设备的运营状态，对可能发生故障的设备提前感知，这样就可以让支持人员或维修人员提前做出准备。智能化运维目前已成为AI技术最成熟的应用领域，特别是在智能制造等行业场景中。
