Teollinen tekoäly on laajempi ala kuin ruumiillistettu älykkyys, ja sen potentiaalinen markkinakoko on vielä suurempi.

Teollisuusskenaariot ovat aina olleet yksi tekoälyn kaupallistamisen tärkeimmistä alueista. Viimeisten kahden vuoden aikana monet yritykset ovat alkaneet soveltaa tekoälyteknologiaa laajasti laitteissa, datakeskuksissa ja online-käyttöliittymissä (HMI). IDC:n ennusteiden mukaan tekoälyn levinneisyysaste ja markkinaosuus kasvavat nopeasti, olipa kyseessä sitten yleiskäyttöinen ohjelmisto, teollisuusohjelmointiohjelmisto, teollisuuskonenäköohjelmisto tai muu teollisuusohjelmisto. Vastaavasti myös tekoälyn laskentatehon kysyntä, olipa kyseessä sitten laite tai datakeskus, tulee jatkamaan kasvuaan.

Ruumiillisen älykkyyden lisäksi teollisen tekoälyn erityisiä sovellusskenaarioita ovat myös seuraavat:

Konenäkö: Tekoälyn käyttöönoton edelläkävijöinä konvoluutiohermoverkkoja (CNN) on pitkään käytetty laajalti luokittelussa ja havaitsemisessa koko kehitystyönsä ajan. Viime vuosina suurten mallien yleistymisen myötä konenäköön on otettu käyttöön enemmän tekoälyteknologioita, kuten big data -mallien käyttö näytteiden luomiseen tai poikkeavuuksien havaitsemiseen, mikä on poistanut perinteisten CNN-verkkojen rajoitukset, jotka vaativat uudelleenkoulutusta uusien ongelmien edessä.

Teollinen ohjaus: Ohjausalalla käytettiin aiemmin klassisia algoritmeja. Viimeisten kahden vuoden aikana vahvistusoppimisesta on kuitenkin vähitellen tullut suosittu käyttöönottotrendi sekä robottiliikkeenohjauksessa että muissa perinteisissä ohjaimissa.

Teollisuuden digitalisaatio: Aiemmin keskityttiin toimintoihin, kuten tuotannon aikataulutuksen optimointiin sekä toimintaan ja kunnossapitoon. Näihin koneoppimiseen perustuviin toimintoihin on vähitellen sisällytetty enemmän tekoälyalgoritmeja. Viimeisten kahden vuoden aikana suurten mallien nousu on johtanut merkittävään edistykseen RAG:ssa (Retrieval Augmentation Generation). Maailmanlaajuisesti johtavat valmistajat sekä monet kotimaiset ODM-valmistajat ja jopa itsenäiset ohjelmistotoimittajat ovat ottaneet RAG:n laajalti käyttöön ohjelmistotuotteissaan kustannusten vähentämiseksi ja tehokkuuden lisäämiseksi.