WiFi 技术是从最开始的胖 AP（无线接入点较少）自治式架构逐渐转变成为由控制器集中配置带中央控制器及瘦 AP 的架构（无线接入点较多）。人们从部署 WiFi 时遭遇的难题及其环境对用户体验所带来的影响中获取经验，从而帮助不同的公司得以不断创新 WiFi 技术。有的专注动态的信道分配或是功率优化技术，有的一心打造集中控制的组网，减少价格高昂的控制器的数量，还有的则尝试让 WiFi 可以在单信道的传输上拥有更高的速率。
当然，WiFi 架构的发展演变离不开与之相适应的波束的赋形天线技术（一种特殊的用于无线通信的多输入多输出的天线技术）。该天线技术能够自动适应无线射频环境的频率变动，为客户端提供最强的信号。同样的，为了进一步的提高用户体验 WiFi 标准也一直在随技术而改变。
除此外，计算 WiFi 实时地址的技术及利用 WiFi 室内地址的商务应用化也一直在进步。可以确定的是，随着所有技术都向云迁移，WiFi 控制器及其管理也将实现云端化。
是时候将无线 WiFi 自主式网络管理提上议程了！
尽管已经经过了这么多年的技术发展演变与创新，WiFi 供应商们还是避而不谈要确保无线用户的接入体验。现在的无线网络仍然需要人力动手部署，期间所花费的精力和时间代价依然很高。这时就需要 WiFi 管理系统本身能够做到自主「监测」网络，「理解」网络正常运行状态，实时「分析」反常表现以及自动「解决」已知问题。
这一想法的难点在于无线网络的数据源非常庞大。在不同传输级别的数据不同，每一条信息的发送「传输速率」不同，发送的每一条信息会有掉帧现象，重试次数亦不同。
不过，每条信息里无法「构造」已收信息的原因是确定的。但是这一过程如果采用人工分类并进行数据分析却并不可行，成本过高。所以，既然各供应商都认为由于数据不经区分导致自家数据被别家可见是个问题的话，那么何不在此引入人工智能为各供应商效劳呢？
深度神经网络不仅能够自主分析，而且还能得出每一条无线数据的走势。机器学习和算法可以保证终端用户的使用体验。只有采用人工智能才能将 WiFi 技术的重点从无线发展演变或向无线网络增加功能这两个传统方向朝无线网络自动化转移。
软件定义网络 (SDN) 将在 WiFi 网络可编程化过程中发挥重要作用，但是 SDN 却并非 WiFi 技术的最终目标。无线网络编程化的终极目的仍然是实现无线网络的自我管理——一个能够主动处理无线网络问题并确保终端用户移动体验的无线网络。
近年来，人工智能逐渐从科幻小说走入了人们的生活现实。计算机运算能力的提高和越来越廉价的处理器功不可没。可以确信一点，到 2020 年企业级 WiFi 将实现大规模人工智能化。
之所以利用人工智能工具来辅助 WiFi 工程师完成专业工作，因为这样才能将系统管理员从每天傻坐在计算机控制台前等警报的状态中解放出来。这也是唯一能减少 IT 支持及管理开销的方法。未来完全自主的无线管理系统在管理 WiFi 时可能会包含更多人类智能。等到这一产品出现时，人们便可以利用它作为标准来衡量 WiFi 管理类产品的演变历史了。
