Индустриалният изкуствен интелект е по-широка област от въплътения интелект и потенциалният му пазарен размер е дори по-голям.

Индустриалните сценарии винаги са били една от най-важните области за комерсиализацията на изкуствения интелект (ИИ). През последните две години много компании започнаха широко да прилагат ИИ технологии в устройства, в центрове за данни и в онлайн човеко-машинни интерфейси (HMI). Според прогнозите на IDC, степента на проникване и пазарният дял на ИИ се увеличават бързо, независимо дали става въпрос за софтуер с общо предназначение, софтуер за индустриално програмиране, софтуер за индустриално зрение или друг индустриален софтуер. Съответно, търсенето на изчислителна мощност на ИИ, независимо дали от страна на устройството, от страна на устройството или в центрове за данни, също ще продължи да се разширява.

В допълнение към въплътения интелект, специфичните сценарии на приложение за индустриален ИИ включват и следното:

Машинно зрение: Като пионер в прилагането на изкуствен интелект, конволюционните невронни мрежи (КНМ) отдавна се използват широко в класификацията и откриването през цялото си развитие. През последните години, с появата на големите модели, в машинното зрение бяха въведени повече технологии за изкуствен интелект, като например използване на модели с големи данни за генериране на проби или откриване на аномалии, като по този начин се преодоляват ограниченията на традиционните КНМ мрежи, които изискват преобучение, когато се сблъскат с нови проблеми.

Индустриален контрол: В областта на контрола преди това са се използвали класически алгоритми. През последните две години обаче обучението с подсилване постепенно се превърна в популярна тенденция за внедряване, както в управлението на роботизирано движение, така и в други традиционни контролери.

Индустриална дигитализация: Преди това фокусът беше върху функции като оптимизиране на производствения график и операции и поддръжка. Тези функции, базирани на машинно обучение, постепенно включиха повече алгоритми с изкуствен интелект. През последните две години възходът на големите модели доведе до значителен напредък в RAG (Retrieval Augmentation Generation - Генериране на допълващи данни). Водещите световни производители, както и много местни ODM и дори ISV, широко внедриха RAG в своите софтуерни продукти, за да намалят разходите и да повишат ефективността.