机器视觉系统包括了镜头、照明系统、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用，都需要考虑系统的运行速度和图像处理速度、彩色或黑白摄像机的使用、检测目标的大小或
视觉系统的软件设计是一个复杂的课题，不仅要考虑到程序设计的最优化，还要考虑到算法的有效性，及其能否实现，在软件设计的过程中要考虑到可能出现的问题。
随着数据中心的工作量螺旋式上升，越来越多的企业开始关注人工智能(AI)，希望通过技术帮助它们减轻IT团队的管理负担，同时提高效率和削减开支。
人工智能承诺将工作负载实时自动移动到最高效的基础设施，既包括数据中心内部，也包括由on-prem、云和边缘环境组成的混合云设置。随着人工智能对工作负载管理的转变，未来的数据中心可能会与今天的设施有很大的不同。一个可能的场景是由远程管理员管理的小型、互联的边缘数据中心集合。
InfosysKnowledgeInstitute是一家专注于商业和技术趋势分析的机构，其负责人JeffKavanaugh表示，由于各种因素，包括更激烈的竞争、通货膨胀和大规模的预算削减，许多组织都在寻找降低数据中心运营成本的方法。他说：“人工智能和自动化已被证明是工作量管理的强大工具，因为它将员工从耗时和平凡的任务中解放出来，让他们专注于实际上需要人类来完成的工作。”
大多数数据中心管理人员已经使用各种传统的非人工智能工具来协助和优化工作负载管理。然而，专业服务公司毕马威(KPMG)咨询总监肖恩•肯尼(SeanKenney)表示，这些工具往往是被动的，而不是主动的。“他们对数据中心的问题做出反应，但他们不收集数据来确定减少问题行为的任何远见，”他指出。
芝加哥伊利诺伊大学(UniversityofIllinois)生物医学和健康信息科学临床助理教授桑ketShah认为，人工智能现在正准备帮助那些发现自己没有可靠方法来预测或规划未来需求的数据中心管理者。他解释道：“有了人工智能，能力和马力可以以一种更有效的方式分配，允许组织扩大规模，变得更灵活。”“对于那些数据需求快速变化的（管理人员）来说，将某些流程自动化并在必要时转移权力，最终将降低成本。”
利用人工智能技术管理数据中心的想法并不新鲜。例如，谷歌曾在2014年披露，它正在利用收购英国人工智能专家DeepMind所获得的技术，加强其几个站点的数据中心设施和设备管理。今天，人工智能工作负荷管理领域已经大大扩展到包括许多初创公司，如DLabs、digitate、RedwoodSoftware和TidalSoftware。思科(Cisco)、IBM和VMware等规模较大的公司也已开始进入该市场。
与人工智能的大多数事物一样，工作量管理技术正在迅速发展。华盛顿大学信息学院副教授BillHowe指出:“有很多选择和限制，但通常都有办法减轻这些限制。”“我不认为选择正确的方法和工程解决方案有什么问题……与其他任何复杂的人工智能应用程序相比，工作量管理的挑战性更大或更小。”
