산업 인공지능은 체화된 지능보다 더 광범위한 분야이며, 잠재 시장 규모는 훨씬 더 큽니다.

산업 현장은 인공지능(AI) 상용화에 있어 항상 가장 중요한 분야 중 하나였습니다. 지난 2년간 많은 기업들이 디바이스, 데이터 센터, 그리고 온라인 인간-기계 인터페이스(HMI)에 AI 기술을 광범위하게 적용하기 시작했습니다. IDC의 예측에 따르면, 범용 소프트웨어, 산업용 프로그래밍 소프트웨어, 산업용 비전 소프트웨어 등 모든 산업 분야에서 AI의 보급률과 시장 점유율이 빠르게 증가하고 있습니다. 이에 따라 디바이스, 데이터 센터 등 모든 영역에서 AI 컴퓨팅 성능에 대한 수요 또한 지속적으로 확대될 것입니다.

산업용 인공지능의 구체적인 응용 시나리오는 구현된 지능 외에도 다음과 같은 것들을 포함합니다.

머신 비전: 인공지능 구현의 선구자로서, 합성곱 신경망(CNN)은 개발 초기부터 분류 및 탐지 분야에서 널리 사용되어 왔습니다. 최근 대규모 모델의 등장과 함께, 빅데이터 모델을 활용한 샘플 생성이나 이상 탐지 등 더욱 다양한 인공지능 기술이 머신 비전에 도입되면서, 새로운 문제에 직면했을 때 재학습이 필요했던 기존 CNN 네트워크의 한계를 극복하고 있습니다.

산업 제어: 제어 분야에서는 이전에는 고전적인 알고리즘이 사용되었습니다. 그러나 지난 2년 동안 강화 학습이 로봇 동작 제어 및 기타 전통적인 제어기 분야 모두에서 점차 널리 활용되는 추세가 되었습니다.

산업 디지털화: 이전에는 생산 일정 최적화 및 운영 유지보수와 같은 기능에 초점을 맞췄습니다. 머신러닝 기반의 이러한 기능들은 점차 더 많은 AI 알고리즘을 통합해 왔습니다. 지난 2년간 대규모 모델의 등장으로 RAG(Retrieval Augmentation Generation) 기술이 크게 발전했습니다. 세계적인 선도 제조업체는 물론 국내 ODM 및 ISV 업체들까지도 비용 절감과 효율성 향상을 위해 자사 소프트웨어 제품에 RAG를 널리 도입하고 있습니다.