La IA industrial es un campo más amplio que la inteligencia incorporada, y su mercado potencial es aún mayor.

Los escenarios industriales siempre han sido uno de los ámbitos más importantes para la comercialización de la IA. En los últimos dos años, muchas empresas han comenzado a aplicar ampliamente la tecnología de IA en dispositivos, centros de datos e interfaces hombre-máquina (HMI) en línea. Según las previsiones de IDC, la tasa de penetración y la cuota de mercado de la IA están aumentando rápidamente, ya sea en software de propósito general, software de programación industrial, software de visión industrial u otro software específico del sector. En consecuencia, la demanda de capacidad de procesamiento para IA, tanto en dispositivos como en centros de datos, seguirá creciendo.

Además de la inteligencia incorporada, los escenarios de aplicación específicos para la IA industrial también incluyen lo siguiente:

Visión artificial: Como pioneras en la implementación de la inteligencia artificial, las redes neuronales convolucionales (CNN) se han utilizado ampliamente en la clasificación y detección a lo largo de su desarrollo. En los últimos años, con el auge de los modelos de gran tamaño, se han incorporado más tecnologías de IA a la visión artificial, como el uso de modelos de big data para generar muestras o detectar anomalías, superando así las limitaciones de las redes CNN tradicionales, que requieren reentrenamiento ante nuevos problemas.

Control industrial: En el campo del control, tradicionalmente se utilizaban algoritmos clásicos. Sin embargo, en los últimos dos años, el aprendizaje por refuerzo se ha convertido gradualmente en una tendencia popular, tanto en el control de movimiento robótico como en otros controladores tradicionales.

Digitalización industrial: Anteriormente, la atención se centraba en funciones como la optimización de la planificación de la producción y las operaciones y el mantenimiento. Estas funciones, basadas en el aprendizaje automático, han incorporado gradualmente más algoritmos de IA. En los últimos dos años, el auge de los modelos de gran tamaño ha propiciado un progreso significativo en RAG (Recuperación, Aumento y Generación). Los principales fabricantes mundiales, así como muchos fabricantes de diseño original (ODM) e incluso proveedores de software independientes (ISV) nacionales, han adoptado ampliamente RAG en sus productos de software para reducir costes y aumentar la eficiencia.