WiFi 技術是從最開始的胖 AP（無線接入點較少）自治式架構逐漸轉變成為由控制器集中配置帶中央控制器及瘦 AP 的架構（無線接入點較多）。人們從部署 WiFi 時遭遇的難題及其環境對用戶體驗所帶來的影響中獲取經驗，從而幫助不同的公司得以不斷創新 WiFi 技術。有的專注動態信道分配或是功率優化技術，有的一心打造集中控制組網，減少價格高昂的控制器數量，還有的則嘗試讓 WiFi 可以在單信道傳輸上擁有更高的速率。
當然，WiFi 架構的發展演變離不開與之相適應的波束賦形天線技術（一種特殊的用于無線通信的多輸入多輸出天線技術）。該天線技術能夠自動適應無線射頻環境的頻率變動，為客戶端提供最強的信號。同樣的，為了提高用戶體驗 WiFi 標準也一直在隨技術而改變。
除此外，計算 WiFi 實時地址的技術及利用 WiFi 室內地址的商務應用化也一直在進步?？梢源_定的是，隨著所有技術都向云遷移，WiFi 控制器及其管理也將實現云端化。
是時候將無線 WiFi 自主式網絡管理提上議程了！
盡管已經經過了這么多年的技術發展演變與創新，WiFi 供應商們還是避而不談要確保無線用戶的接入體驗。現在的無線網絡仍然需要人力動手部署，期間所花費的精力和時間代價依然很高。這時就需要 WiFi 管理系統本身能夠做到自主「監測」網絡，「理解」網絡正常運行狀態，實時「分析」反常表現以及自動「解決」已知問題。
這一想法的難點在于無線網絡的數據源非常龐大。在不同傳輸級別的數據不同，每一條信息的發送「傳輸速率」不同，發送的每一條信息會有掉幀現象，重試次數亦不同。
不過，每條信息里無法「構造」已收信息的原因是確定的。但是這一過程如果采用人工分類并進行數據分析卻并不可行，成本過高。所以，既然各供應商都認為由于數據不經區分導致自家數據被別家可見是個問題的話，那么何不在此引入人工智能為各供應商效勞呢？
深度神經網絡不僅能夠自主分析，而且還能得出每一條無線數據的走勢。機器學習和算法可以保證終端用戶的使用體驗。只有采用人工智能才能將 WiFi 技術的重點從無線發展演變或向無線網絡增加功能這兩個傳統方向朝無線網絡自動化轉移。
軟件定義網絡 (SDN) 將在 WiFi 網絡可編程化過程中發揮重要作用，但是 SDN 卻并非 WiFi 技術的最終目標。無線網絡編程化的終極目的仍然是實現無線網絡的自我管理——一個能夠主動處理無線網絡問題并確保終端用戶移動體驗的無線網絡。
近年來，人工智能逐漸從科幻小說走入了人們的生活現實。計算機運算能力的提高和越來越廉價的處理器功不可沒?？梢源_信一點，到 2020 年企業級 WiFi 將實現大規模人工智能化。
之所以利用人工智能工具來輔助 WiFi 工程師完成專業工作，因為這樣才能將系統管理員從每天傻坐在計算機控制臺前等警報的狀態中解放出來。這也是唯一能減少 IT 支持及管理開銷的方法。未來完全自主的無線管理系統在管理 WiFi 時可能會包含更多人類智能。等到這一產品出現時，人們便可以利用它作為標準來衡量 WiFi 管理類產品的演變歷史了。
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