Արդյունաբերական արհեստական ​​բանականությունն ավելի լայն ոլորտ է, քան մարմնավորված բանականությունը, և դրա պոտենցիալ շուկայի չափը նույնիսկ ավելի մեծ է։

Արդյունաբերական սցենարները միշտ եղել են արհեստական ​​բանականության առևտրայնացման ամենակարևոր ոլորտներից մեկը։ Վերջին երկու տարիների ընթացքում շատ ընկերություններ սկսել են լայնորեն կիրառել արհեստական ​​բանականության տեխնոլոգիան սարքերում, տվյալների կենտրոններում և մարդ-մեքենա առցանց ինտերֆեյսներում (HMI): IDC-ի կանխատեսումների համաձայն՝ արհեստական ​​բանականության ներթափանցման մակարդակը և շուկայական մասնաբաժինը արագորեն աճում են՝ լինի դա ընդհանուր նշանակության ծրագրային ապահովում, արդյունաբերական ծրագրավորման ծրագրային ապահովում, արդյունաբերական տեսողության ծրագրային ապահովում, թե այլ արդյունաբերական ծրագրային ապահովում։ Համապատասխանաբար, արհեստական ​​բանականության հաշվողական հզորության պահանջարկը, լինի դա սարքի կողմից, թե տվյալների կենտրոններում, նույնպես կշարունակի աճել։

Բացի մարմնավորված ինտելեկտից, արդյունաբերական արհեստական ​​բանականության կոնկրետ կիրառման սցենարները ներառում են նաև հետևյալը.

Մեքենայական տեսողություն. Որպես արհեստական ​​բանականության ներդրման ռահվիրա, կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցերը (CNN) վաղուց լայնորեն օգտագործվել են դասակարգման և հայտնաբերման մեջ՝ դրանց զարգացման ողջ ընթացքում: Վերջին տարիներին, մեծ մոդելների ի հայտ գալու հետ մեկտեղ, մեքենայական տեսողության մեջ ներդրվել են ավելի շատ արհեստական ​​բանականության տեխնոլոգիաներ, ինչպիսիք են մեծ տվյալների մոդելների օգտագործումը նմուշներ ստեղծելու կամ անոմալիաներ հայտնաբերելու համար, այդպիսով հաղթահարելով ավանդական CNN ցանցերի սահմանափակումները, որոնք պահանջում են վերապատրաստում նոր խնդիրների բախվելիս:

Արդյունաբերական կառավարում. Կառավարման ոլորտում նախկինում օգտագործվել են դասական ալգորիթմներ: Այնուամենայնիվ, վերջին երկու տարիների ընթացքում ուժեղացված ուսուցումը աստիճանաբար դարձել է տարածված կիրառման միտում՝ թե՛ ռոբոտացված շարժման կառավարման, թե՛ այլ ավանդական կառավարիչների մեջ:

Արդյունաբերական թվայնացում. Նախկինում ուշադրության կենտրոնում էին այնպիսի գործառույթներ, ինչպիսիք են արտադրության ժամանակացույցի օպտիմալացումը, գործողություններն ու սպասարկումը: Այս գործառույթները, որոնք հիմնված են մեքենայական ուսուցման վրա, աստիճանաբար ներառել են ավելի շատ արհեստական ​​բանականության ալգորիթմներ: Վերջին երկու տարիների ընթացքում խոշոր մոդելների աճը հանգեցրել է զգալի առաջընթացի RAG-ում (Retrieval Augmentation Generation): Աշխարհի առաջատար արտադրողները, ինչպես նաև շատ տեղական ODM-ներ և նույնիսկ ISV-ներ, լայնորեն կիրառել են RAG-ը իրենց ծրագրային արտադրանքներում՝ ծախսերը կրճատելու և արդյունավետությունը բարձրացնելու համար: