以下是一段两人的对话内容：

小明： 老王，您好！最近在学TensorFlow，遇到了点疑惑，希望您能帮我解答一下。

老王：您说吧，我尽力帮忙。

小明：我一直有个疑问，TensorFlow和Keras到底有什么区别呢？听说Keras自身也能单独运行？

老王：是这样的，Keras自身可以单独运行，但它也可以使用TensorFlow作为backend。与TensorFlow相比，Keras更加高阶抽象，可以快速构建深度学习网络。

小明：原来如此，我还以为它们是两个不同的框架。那这两者有什么不同的使用场景吗？

老王：TensorFlow的优势在于自由度高、扩展性强，适合进行更加深入的模型的构建和研究。而Keras则更为适合通用网络模型的构建，使用起来更加简单、方便。


根据这段对话内容回答问题：

老王和小明讨论了TensorFlow和Keras的使用和区别，那么在工业界应用中，使用哪个框架更为广泛呢？
这取决于具体的场景和需求，工业界的实际应用需求往往比较复杂，TensorFlow的自由度更高，可以满足更为细致的需求；而对于一些通用的应用场景，使用Keras也可以大大简化模型的搭建过程。一般来说，TensorFlow在研究或创新场景下的比重较大，而Keras则更为适用于日常生产和应用开发中。