هوش مصنوعی صنعتی حوزه وسیع‌تری نسبت به هوش تجسمی است و اندازه بازار بالقوه آن حتی بزرگتر است.

سناریوهای صنعتی همواره یکی از مهم‌ترین حوزه‌ها برای تجاری‌سازی هوش مصنوعی بوده‌اند. در دو سال گذشته، بسیاری از شرکت‌ها شروع به استفاده گسترده از فناوری هوش مصنوعی در دستگاه‌ها، مراکز داده و رابط‌های آنلاین انسان و ماشین (HMI) کرده‌اند. طبق پیش‌بینی‌های IDC، نرخ نفوذ و سهم بازار هوش مصنوعی، چه در نرم‌افزارهای عمومی، نرم‌افزارهای برنامه‌نویسی صنعتی، نرم‌افزارهای بینایی صنعتی یا سایر نرم‌افزارهای صنعتی، به سرعت در حال افزایش است. به همین ترتیب، تقاضا برای قدرت محاسباتی هوش مصنوعی، چه در سمت دستگاه، چه در سمت دستگاه یا در مراکز داده، نیز به گسترش خود ادامه خواهد داد.

علاوه بر هوش تجسمی، سناریوهای کاربردی خاص برای هوش مصنوعی صنعتی شامل موارد زیر نیز می‌شود:

بینایی ماشین: شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) به عنوان پیشگام در پیاده‌سازی هوش مصنوعی، مدت‌هاست که به طور گسترده در طبقه‌بندی و تشخیص در طول توسعه خود مورد استفاده قرار گرفته‌اند. در سال‌های اخیر، با ظهور مدل‌های بزرگ، فناوری‌های هوش مصنوعی بیشتری به بینایی ماشین معرفی شده‌اند، مانند استفاده از مدل‌های کلان داده برای تولید نمونه‌ها یا تشخیص ناهنجاری‌ها، و در نتیجه بر محدودیت‌های شبکه‌های سنتی CNN که در مواجهه با مشکلات جدید نیاز به آموزش مجدد دارند، غلبه می‌کنند.

کنترل صنعتی: در حوزه کنترل، قبلاً از الگوریتم‌های کلاسیک استفاده می‌شد. با این حال، در دو سال گذشته، یادگیری تقویتی به تدریج به یک روند استقرار محبوب، چه در کنترل حرکت رباتیک و چه در سایر کنترل‌کننده‌های سنتی، تبدیل شده است.

دیجیتالی شدن صنعتی: پیش از این، تمرکز بر روی کارکردهایی مانند بهینه‌سازی برنامه‌ریزی تولید و عملیات و نگهداری بود. این کارکردها، مبتنی بر یادگیری ماشین، به تدریج الگوریتم‌های هوش مصنوعی بیشتری را در خود جای داده‌اند. در دو سال گذشته، ظهور مدل‌های بزرگ منجر به پیشرفت قابل توجهی در RAG (تولید افزایش بازیابی) شده است. تولیدکنندگان پیشرو جهانی، و همچنین بسیاری از ODMهای داخلی و حتی ISVها، ​​به طور گسترده RAG را در محصولات نرم‌افزاری خود به کار گرفته‌اند تا هزینه‌ها را کاهش و کارایی را افزایش دهند.