Rūpnieciskais mākslīgais intelekts ir plašāka joma nekā iemiesotais intelekts, un tā potenciālais tirgus apjoms ir vēl lielāks.

Rūpnieciskie scenāriji vienmēr ir bijuši viena no svarīgākajām mākslīgā intelekta komercializācijas jomām. Pēdējo divu gadu laikā daudzi uzņēmumi ir sākuši plaši pielietot mākslīgā intelekta tehnoloģiju ierīcēs, datu centros un tiešsaistes cilvēka un mašīnas saskarnēs (HMI). Saskaņā ar IDC prognozēm, mākslīgā intelekta izplatības līmenis un tirgus daļa strauji pieaug gan vispārējas nozīmes programmatūrā, gan rūpnieciskās programmēšanas programmatūrā, gan rūpnieciskās redzes programmatūrā, gan citā nozares programmatūrā. Attiecīgi arī pieprasījums pēc mākslīgā intelekta skaitļošanas jaudas gan ierīces pusē, gan datu centros turpinās pieaugt.

Papildus iemiesotajam intelektam, konkrēti rūpnieciskā mākslīgā intelekta pielietojuma scenāriji ietver arī šādus:

Mašīnredze: Kā mākslīgā intelekta ieviešanas pionieri, konvolucionālie neironu tīkli (CNN) jau sen ir plaši izmantoti klasifikācijā un noteikšanā visā to izstrādes laikā. Pēdējos gados, pieaugot lieliem modeļiem, mašīnredzē ir ieviestas vairāk mākslīgā intelekta tehnoloģiju, piemēram, lielo datu modeļu izmantošana paraugu ģenerēšanai vai anomāliju noteikšanai, tādējādi pārvarot tradicionālo CNN tīklu ierobežojumus, kuriem, saskaroties ar jaunām problēmām, ir nepieciešama pārapmācība.

Rūpnieciskā vadība: Vadības jomā iepriekš tika izmantoti klasiskie algoritmi. Tomēr pēdējo divu gadu laikā pastiprinājuma mācīšanās ir pakāpeniski kļuvusi par populāru ieviešanas tendenci gan robotizētā kustības vadībā, gan citos tradicionālajos kontrolleros.

Rūpnieciskā digitalizācija: Iepriekš uzmanības centrā bija tādas funkcijas kā ražošanas plānošanas optimizācija, darbības un apkope. Šīs funkcijas, kuru pamatā ir mašīnmācīšanās, pakāpeniski ir iekļāvušas vairāk mākslīgā intelekta algoritmu. Pēdējo divu gadu laikā lielo modeļu pieaugums ir novedis pie ievērojama progresa RAG (Retrieval Augmentation Generation — izguves papildināšanas ģenerēšana) jomā. Pasaules vadošie ražotāji, kā arī daudzi vietējie ODM un pat neatkarīgie programmatūras izstrādātāji (ISV) ir plaši ieviesuši RAG savos programmatūras produktos, lai samazinātu izmaksas un palielinātu efektivitāti.