სამრეწველო ხელოვნური ინტელექტი უფრო ფართო სფეროა, ვიდრე განსახიერებული ინტელექტი და მისი პოტენციური ბაზრის ზომა კიდევ უფრო დიდია.

ინდუსტრიული სცენარები ყოველთვის წარმოადგენდა ხელოვნური ინტელექტის კომერციალიზაციის ერთ-ერთ უმნიშვნელოვანეს სფეროს. ბოლო ორი წლის განმავლობაში, ბევრმა კომპანიამ დაიწყო ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიის ფართოდ გამოყენება მოწყობილობებზე, მონაცემთა ცენტრებსა და ონლაინ ადამიან-მანქანის ინტერფეისებში (HMI). IDC-ის პროგნოზების თანახმად, ხელოვნური ინტელექტის შეღწევადობის მაჩვენებელი და ბაზრის წილი სწრაფად იზრდება, იქნება ეს ზოგადი დანიშნულების პროგრამული უზრუნველყოფა, სამრეწველო პროგრამირების პროგრამული უზრუნველყოფა, სამრეწველო ხედვის პროგრამული უზრუნველყოფა თუ სხვა ინდუსტრიული პროგრამული უზრუნველყოფა. შესაბამისად, ხელოვნური ინტელექტის გამოთვლითი სიმძლავრის მოთხოვნა, იქნება ეს მოწყობილობის, მოწყობილობის თუ მონაცემთა ცენტრების მხრიდან, ასევე გააგრძელებს გაფართოებას.

განსახიერებული ინტელექტის გარდა, სამრეწველო ხელოვნური ინტელექტის კონკრეტული გამოყენების სცენარები ასევე მოიცავს შემდეგს:

მანქანური ხედვა: ხელოვნური ინტელექტის დანერგვის პიონერის რანგში, კონვოლუციური ნეირონული ქსელები (CNN) დიდი ხანია ფართოდ გამოიყენება კლასიფიკაციისა და აღმოჩენის პროცესში მათი განვითარების მანძილზე. ბოლო წლებში, დიდი მოდელების გაჩენასთან ერთად, მანქანურ ხედვაში უფრო მეტი ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგია დაინერგა, როგორიცაა დიდი მონაცემების მოდელების გამოყენება ნიმუშების გენერირებისთვის ან ანომალიების აღმოსაჩენად, რითაც გადალახეს ტრადიციული CNN ქსელების შეზღუდვები, რომლებიც ახალი პრობლემების წინაშე დგომისას გადამზადებას საჭიროებენ.

სამრეწველო კონტროლი: მართვის სფეროში ადრე კლასიკური ალგორითმები გამოიყენებოდა. თუმცა, ბოლო ორი წლის განმავლობაში, გაძლიერებული სწავლება თანდათან პოპულარული ტენდენცია გახდა, როგორც რობოტული მოძრაობის კონტროლში, ასევე სხვა ტრადიციულ კონტროლერებში.

სამრეწველო დიგიტალიზაცია: ადრე ყურადღება გამახვილებული იყო ისეთ ფუნქციებზე, როგორიცაა წარმოების დაგეგმვის ოპტიმიზაცია, ოპერაციები და ტექნიკური მომსახურება. მანქანურ სწავლებაზე დაფუძნებული ეს ფუნქციები თანდათან უფრო მეტ ხელოვნურ ინტელექტს მოიცავს. ბოლო ორი წლის განმავლობაში, დიდი მოდელების ზრდამ მნიშვნელოვანი პროგრესი გამოიწვია RAG-ში (აღდგენის გაძლიერების გენერაცია). გლობალურმა წამყვანმა მწარმოებლებმა, ასევე ბევრმა ადგილობრივმა ODM-მა და ISV-მაც კი, ფართოდ დანერგეს RAG თავიანთ პროგრამულ პროდუქტებში ხარჯების შესამცირებლად და ეფექტურობის გასაზრდელად.