傳統的運維方式在監控、問題發現、告警以及故障處理等各個環節均存在明顯不足，需要大量依賴人的經驗，並且在資料採集、異常診斷分析、故障處理的效率等方面有待提高。這個時候智慧運維就應運而生了，智慧運維是將人工智慧的能力與運維相結合，透過機器學習的方法來提升運維效率。總體來說AIOps比傳統運維方式效率高，資料採集更準確，更智慧。聽雲一直在AIOps探索的道路上，經過13年的技術深耕，早已是行業內的領先者，合作的企業更是多達8000家，覆蓋的企業有金融、銀行、政府、教育等等。

以變電站巡檢業務來舉例。傳統運維主要是日巡、特巡、再或者管控裝置差異化巡維。巡維關注的主要是變電裝置各種電氣引數、缺陷情況，這隻之中影響最大的就是巡檢人員數量配置和經驗。哪怕再小的缺陷隱患，不同的執行人員的判斷都不一樣。

從南網、國網提質增效、數字化轉型的發展規劃來看，智慧運維主要分為兩個維度來看。從存量變電站，依託變電巡檢機器人、各種影片終端、無人機、以及升級換代的帶有智慧檢測的新裝置、線上監測裝置來完成電氣引數的常態化巡檢；從新增變電站來看，在一開始就是採取智慧變電站的建設方案。全站裝置數字智慧化。各類監控系統介面開放、從執行的一開始就是無人值守的規劃

智慧運維的發展很快，但也有很多的問題需要解決；傳統運維有缺憾。但也有不可替代優勢