Az ipari mesterséges intelligencia szélesebb terület, mint a megtestesült intelligencia, és potenciális piaci mérete még nagyobb.

Az ipari környezetek mindig is a mesterséges intelligencia kereskedelmi hasznosításának egyik legfontosabb területét jelentették. Az elmúlt két évben számos vállalat kezdte el széles körben alkalmazni a mesterséges intelligencia technológiát eszközökön, adatközpontokban és online ember-gép interfészekben (HMI). Az IDC előrejelzései szerint a mesterséges intelligencia penetrációs aránya és piaci részesedése gyorsan növekszik, legyen szó általános célú szoftverekről, ipari programozó szoftverekről, ipari látásfejlesztő szoftverekről vagy más ipari szoftverekről. Ennek megfelelően a mesterséges intelligencia számítási teljesítménye iránti kereslet is tovább fog bővülni, legyen szó akár az eszközoldalról, akár az adatközpontokról.

A megtestesült intelligencia mellett az ipari mesterséges intelligencia konkrét alkalmazási forgatókönyvei a következőket is magukban foglalják:

Gépi látás: A mesterséges intelligencia megvalósításának úttörőjeként a konvolúciós neurális hálózatokat (CNN) régóta széles körben használják az osztályozásban és az észlelésben a fejlesztés során. Az elmúlt években, a nagy modellek térnyerésével, több MI-technológia is bevezetésre került a gépi látásban, például a big data modellek használata minták generálására vagy anomáliák észlelésére, így leküzdve a hagyományos CNN-hálózatok korlátait, amelyek új problémák esetén újraképzést igényelnek.

Ipari vezérlés: A vezérlés területén korábban klasszikus algoritmusokat használtak. Az elmúlt két évben azonban a megerősítéses tanulás fokozatosan népszerű alkalmazási trenddé vált, mind a robotizált mozgásvezérlésben, mind más hagyományos vezérlőkben.

Ipari digitalizáció: Korábban olyan funkciókra összpontosítottak, mint a termelésütemezés optimalizálása, valamint a műveletek és karbantartás. Ezek a gépi tanuláson alapuló funkciók fokozatosan több mesterséges intelligencia algoritmust építettek be. Az elmúlt két évben a nagyméretű modellek térnyerése jelentős előrelépést eredményezett az RAG (Retrieval Augmentation Generation) terén. A világ vezető gyártói, valamint számos hazai ODM-gyártó és még ISV is széles körben alkalmazta az RAG-ot szoftvertermékeiben a költségek csökkentése és a hatékonyság növelése érdekében.