בינה מלאכותית תעשייתית היא תחום רחב יותר מאשר בינה מגולמת, וגודל השוק הפוטנציאלי שלה גדול אף יותר.

תרחישים תעשייתיים תמיד היו אחד התחומים החשובים ביותר למסחור הבינה המלאכותית. בשנתיים האחרונות, חברות רבות החלו ליישם באופן נרחב טכנולוגיית בינה מלאכותית על גבי מכשירים, במרכזי נתונים ובממשקי אדם-מכונה (HMI) מקוונים. על פי תחזיות IDC, שיעור החדירה ונתח השוק של בינה מלאכותית עולים במהירות, בין אם בתוכנה כללית, תוכנת תכנות תעשייתית, תוכנת ראייה תעשייתית או תוכנות תעשייתיות אחרות. בהתאם, הביקוש לכוח מחשוב של בינה מלאכותית, בין אם בצד המכשיר, בצד המכשיר או במרכזי נתונים, ימשיך גם הוא להתרחב.

בנוסף לבינה מגולמת, תרחישי יישום ספציפיים עבור בינה מלאכותית תעשייתית כוללים גם את הדברים הבאים:

ראיית מכונה: כחלוצות ביישום בינה מלאכותית, רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNN) נמצאות בשימוש נרחב זה מכבר בסיווג וזיהוי לאורך כל התפתחותן. בשנים האחרונות, עם עלייתם של מודלים גדולים, הוכנסו יותר טכנולוגיות בינה מלאכותית לראיית מכונה, כגון שימוש במודלים של ביג דאטה כדי לייצר דגימות או לזהות אנומליות, ובכך להתגבר על המגבלות של רשתות CNN מסורתיות, הדורשות הכשרה מחדש כאשר הן מתמודדות עם בעיות חדשות.

בקרה תעשייתית: בתחום הבקרה, אלגוריתמים קלאסיים שימשו בעבר. עם זאת, בשנתיים האחרונות, למידה באמצעות חיזוקים הפכה בהדרגה למגמת פריסה פופולרית, הן בבקרת תנועה רובוטית והן בבקרים מסורתיים אחרים.

דיגיטציה תעשייתית: בעבר, המוקד היה על פונקציות כגון אופטימיזציה של תזמון ייצור ותפעול ותחזוקה. פונקציות אלו, המבוססות על למידת מכונה, שילבו בהדרגה יותר אלגוריתמים של בינה מלאכותית. בשנתיים האחרונות, עלייתם של מודלים גדולים הובילה להתקדמות משמעותית ב-RAG (Retrieval Augmentation Generation). יצרנים מובילים בעולם, כמו גם ODM מקומיים רבים ואפילו ספקי שירות עצמי (ISV), אימצו באופן נרחב RAG במוצרי התוכנה שלהם כדי להפחית עלויות ולהגביר את היעילות.