Индустриската вештачка интелигенција е поширока област од отелотворената интелигенција, а нејзината потенцијална пазарна големина е уште поголема.

Индустриските сценарија отсекогаш биле една од најважните области за комерцијализација на вештачката интелигенција. Во изминатите две години, многу компании почнаа широко да ја применуваат технологијата на вештачка интелигенција на уреди, во центри за податоци и во онлајн интерфејси човек-машина (HMI). Според прогнозите на IDC, стапката на пенетрација и пазарниот удел на вештачката интелигенција брзо се зголемуваат, без разлика дали станува збор за софтвер за општа намена, софтвер за индустриско програмирање, софтвер за индустриска визија или друг индустриски софтвер. Соодветно на тоа, побарувачката за моќ на компјутерска вештачка интелигенција, без разлика дали е од страна на уредот, од страна на уредот или во центри за податоци, исто така ќе продолжи да се зголемува.

Покрај отелотворената интелигенција, специфичните сценарија за примена на индустриската вештачка интелигенција вклучуваат и следново:

Машински вид: Како пионер во имплементацијата на вештачката интелигенција, конволуционите невронски мрежи (CNN) долго време се користат во класификацијата и откривањето во текот на целиот нивен развој. Во последниве години, со појавата на големи модели, во машинскиот вид се воведени повеќе технологии за вештачка интелигенција, како што е користењето модели на големи податоци за генерирање примероци или откривање аномалии, со што се надминати ограничувањата на традиционалните CNN мрежи, кои бараат преквалификација кога се соочуваат со нови проблеми.

Индустриска контрола: Во областа на контролата, претходно се користеа класични алгоритми. Сепак, во последните две години, засиленото учење постепено стана популарен тренд во имплементацијата, како во роботската контрола на движењето, така и во другите традиционални контролери.

Индустриска дигитализација: Претходно, фокусот беше на функции како што се оптимизација на распоредот на производството и операции и одржување. Овие функции, базирани на машинско учење, постепено инкорпорираа повеќе алгоритми на вештачка интелигенција. Во изминатите две години, порастот на големите модели доведе до значителен напредок во RAG (генерација на зголемување на пребарувањето). Водечките светски производители, како и многу домашни ODM, па дури и ISV, широко го усвоија RAG во своите софтверски производи за да ги намалат трошоците и да ја зголемат ефикасноста.