構成智慧自動化的技術包括了自適應機器人、機器學習系統、自然語言處理、預測性分析和增強智慧等。

一方面，它強調的是完全基於資料的，以人工智慧為主導，由機器自主學習的自動化過程。傳統的模式中，企業是被動接受IT的支援，然後進行服務和運維。而藉助於人工智慧，機器就可以自動採集資料、分析問題、產生預警、自動識別，甚至是自動執行。

另一方面，它指的不僅僅是發生在製造工廠的自動化，還包括了工作方式、業務流程、管理運營等在內的工作場景的自動化。將提高企業在更高維度的市場競爭力。

得益於此，許多行政管理工作人員的負擔將大大減輕，而這也意味著企業生產力能否提升不再取決於執行業務所花費的時間，而在於推動業務增長方面所花費的時間；企業運營效率能否提升也不再受限於人的能力，而在於系統的智慧化程度。

也就是說，未來人與機器的關係首先是同事，但在某種情況下，機器更像是領導，扮演“大腦”的角色，而人類在其中的角色將變成輔助決策。

當然，要把人工智慧嵌入進去，要求企業自身能夠打破原來的組織結構、管理模式，並對資料進行集中式管理，保證資料及其模型的質量。此外，還需要注意的是，自動化並不是一個“即插即用”的解決方案，企業要從大處著眼、小處著手，一個一個痛點來做梳理和最佳化。而對於企業管理者來說，也要意識到轉型是一個漫長的過程，一方面要看得更長遠，另一方面也要能夠從點點滴滴的小事做起。

傳統自動化和工業自動化是在人工程式設計的基礎上，根據本企業和本系統生產的產品特點，設計的一套固定程式設計模式，基本上是一成不變的完成模式，不會因為出現的特殊情況而進行調節和改變，只是機械執行程式指令完成既定設計，透過程式語言和邏輯電路反饋到中央處理器，中央處理器根據反饋的電壓和電流訊號透過邏輯電路運算進行放大或截止指令。這基本上是一種初級智慧自動化執行。人工智慧控制系統是增加人工智慧晶片的多重複雜的邏輯運算模式，對於出現各種問題進行甄別，判斷，運算，處理，修改。執行等過程實現人工智化，人性化處理。同增加語音識別，語言執行，臉書執行，臉書判別等，增加電腦複雜的邏輯運算和邏輯思維功能，極大提高了執行標準和可控性，可靠性，提高了勞動生產效率，是未來發展的高起點行業，和發展方向。通俗一點就自動智慧駕駛技術與人工駕駛技術的具體特點與區別。