当今人工智能立足于深度（多层）神经网络，进行深度机器学习，可以根据大量的训练数--据来提高模型优化能力。但这一显著优点需要增加海量的运算。随着计算机运算能力提升，深度神经网络发挥了杰出的实际应用价值。高速并行运算、海量数--据、更优化的算法共同促成了人工智能发展的突破－所释放出来的力量将彻底改变和优化人们的工作和生活（科技优化生活＾＿＾）！这对人类的发展产生意义重大且深远的影响。
人工智能涉及的领域非常广泛，且深入人们的工作和生活各个方面。人工智能，特别是深度学习，需要大量数--据的应用和积累。这就需要高容量存储设备来支持大量数---据的留存。随着数--据的不断增加，人们开始在其中发现某种规律，引发了分析的需求。分析让大量的数---据有了价值，嵌有人工智能的机器开始懂得用户想要什么，需要干什么，可以预测未来变化或趋势，这种人工智能与场景的结合，要实现的就是改变生活方式和解放生产力。很多过去只有人能做的事情，现在更多的情况下能够通过机器实现，比如语音助手、无人驾驶汽车。更重要的是，当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时，成本却越来越低廉。
随着微处理器、半导体技术的进步，以及劳动力成本上升和高质量产品的需求，国外机器视觉于20世纪90年代进入高速发展期，广泛运用于工业控制领域。据业内人士预计，到2025年，全球机器视觉组件的销售额将达到惊人的190亿美元，几乎是现在的二倍。东莞市埃法智能科技有限公司研发的ALFA深度学习外观检测自学习人工智能软件，拥有强大的机器视觉外观缺陷检测性能。
在机器视觉行业，新标准和新技术正在以前所未有的速度发展，据业内人士分析，2018年机器视觉行业有五大发展趋势。ALFA软件使用神经网络算法，模块化地解决机器视觉的各种问题，真正让人工智能走入机器视觉领域。ALFA让每一台自动化设备有了大脑，有了像人一样的学习能力，可以在不断工作中积累经验，越干经验越丰富，结果越来越精准，实现真正意义上的机器替代人，必将掀起新一轮的产业变革。