Industria AI estas pli vasta kampo ol enkorpigita inteligenteco, kaj ĝia ebla merkata grandeco estas eĉ pli granda.

Industriaj scenaroj ĉiam estis unu el la plej gravaj areoj por la komercigo de AI. En la pasintaj du jaroj, multaj kompanioj komencis vaste apliki AI-teknologion sur aparatoj, en datumcentroj kaj en interretaj homa-maŝinaj interfacoj (HMI). Laŭ IDC-prognozoj, la penetradofteco kaj merkatparto de AI rapide kreskas, ĉu en ĝeneraluzebla programaro, industria programado, industria vida programaro aŭ alia industria programaro. Sekve, la postulo je AI-komputa potenco, ĉu ĉe la aparata flanko, ĉu ĉe la aparatoflanko, aŭ en datumcentroj, ankaŭ daŭre kreskos.

Aldone al enkorpigita inteligenteco, specifaj aplikaj scenaroj por industria AI ankaŭ inkluzivas la jenajn:

Maŝinvido: Kiel pioniro en la efektivigo de artefarita inteligenteco, konvoluciaj neŭralaj retoj (CNN-oj) delonge estas vaste uzataj en klasifikado kaj detekto dum ĝia disvolviĝo. En la lastaj jaroj, kun la apero de grandaj modeloj, pli da AI-teknologioj estis enkondukitaj en maŝinvidon, kiel ekzemple uzante grandajn datummodelojn por generi specimenojn aŭ detekti anomaliojn, tiel superante la limigojn de tradiciaj CNN-retoj, kiuj postulas retrejnadon kiam ili alfrontas novajn problemojn.

Industria kontrolo: En la kampo de kontrolo, klasikaj algoritmoj antaŭe estis uzataj. Tamen, en la pasintaj du jaroj, plifortiga lernado iom post iom fariĝis populara tendenco de deplojo, kaj en robota movkontrolo kaj en aliaj tradiciaj regiloj.

Industria ciferecigo: Antaŭe, la fokuso estis sur funkcioj kiel optimumigo de produktada planado kaj operacioj kaj bontenado. Ĉi tiuj funkcioj, bazitaj sur maŝinlernado, iom post iom integrigis pli da AI-algoritmoj. En la pasintaj du jaroj, la kresko de grandaj modeloj kondukis al signifa progreso en RAG (Retrieval Augmentation Generation - Generado de Pligrandigo de Reakiro). Tutmondaj ĉefaj fabrikantoj, same kiel multaj hejmaj ODM-oj kaj eĉ ISV-oj, vaste adoptis RAG en siaj programaraj produktoj por redukti kostojn kaj pliigi efikecon.