A IA industrial é um campo mais amplo do que a inteligência incorporada, e seu potencial de mercado é ainda maior.

Os cenários industriais sempre foram uma das áreas mais importantes para a comercialização da IA. Nos últimos dois anos, muitas empresas começaram a aplicar amplamente a tecnologia de IA em dispositivos, data centers e interfaces homem-máquina (IHMs) online. De acordo com as previsões da IDC, a taxa de penetração e a participação de mercado da IA ​​estão aumentando rapidamente, seja em softwares de uso geral, softwares de programação industrial, softwares de visão industrial ou outros softwares específicos do setor. Consequentemente, a demanda por poder computacional de IA, seja em dispositivos, computadores ou data centers, também continuará a crescer.

Além da inteligência incorporada, os cenários de aplicação específicos para IA industrial também incluem o seguinte:

Visão computacional: Como pioneira na implementação da inteligência artificial, as redes neurais convolucionais (CNNs) têm sido amplamente utilizadas em classificação e detecção ao longo de seu desenvolvimento. Nos últimos anos, com o surgimento de modelos de grande porte, mais tecnologias de IA foram introduzidas na visão computacional, como o uso de modelos de big data para gerar amostras ou detectar anomalias, superando assim as limitações das redes CNN tradicionais, que exigem re-treinamento ao se depararem com novos problemas.

Controle industrial: No campo do controle, algoritmos clássicos eram usados ​​anteriormente. No entanto, nos últimos dois anos, o aprendizado por reforço tornou-se gradualmente uma tendência de implementação popular, tanto no controle de movimento robótico quanto em outros controladores tradicionais.

Digitalização industrial: Anteriormente, o foco estava em funções como otimização do planejamento da produção e operações e manutenção. Essas funções, baseadas em aprendizado de máquina, incorporaram gradualmente mais algoritmos de IA. Nos últimos dois anos, o surgimento de modelos de grande porte levou a um progresso significativo no RAG (Retrieval Augmentation Generation - Geração de Aumento de Recuperação). Fabricantes líderes globais, bem como muitos ODMs (Fabricantes Originais de Design) nacionais e até mesmo ISVs (Fornecedores Independentes de Software), adotaram amplamente o RAG em seus produtos de software para reduzir custos e aumentar a eficiência.