IA industrială este un domeniu mai amplu decât inteligența întrupată, iar dimensiunea sa potențială a pieței este chiar mai mare.

Scenariile industriale au fost întotdeauna unul dintre cele mai importante domenii pentru comercializarea IA. În ultimii doi ani, multe companii au început să aplice pe scară largă tehnologia IA pe dispozitive, în centre de date și în interfețele om-mașină (HMI) online. Conform previziunilor IDC, rata de penetrare și cota de piață a IA cresc rapid, fie în software de uz general, software de programare industrială, software de viziune industrială sau alt software industrial. În mod corespunzător, cererea de putere de calcul IA, fie pe partea dispozitivului, fie pe partea dispozitivului sau în centrele de date, va continua, de asemenea, să crească.

Pe lângă inteligența întrupată, scenariile specifice de aplicare pentru IA industrială includ și următoarele:

Viziune artificială: Ca pionieri în implementarea inteligenței artificiale, rețelele neuronale convoluționale (CNN) au fost utilizate pe scară largă în clasificare și detectare pe parcursul dezvoltării sale. În ultimii ani, odată cu apariția modelelor mari, au fost introduse mai multe tehnologii de inteligență artificială în domeniul vederii artificiale, cum ar fi utilizarea modelelor de date mari pentru a genera eșantioane sau a detecta anomalii, depășind astfel limitele rețelelor CNN tradiționale, care necesită recalificare atunci când se confruntă cu probleme noi.

Control industrial: În domeniul controlului, anterior se foloseau algoritmi clasici. Cu toate acestea, în ultimii doi ani, învățarea prin consolidare a devenit treptat o tendință populară de implementare, atât în ​​controlul mișcării robotizate, cât și în alte controlere tradiționale.

Digitalizarea industrială: Anterior, accentul se punea pe funcții precum optimizarea programării producției și operațiunile și întreținerea. Aceste funcții, bazate pe învățarea automată, au încorporat treptat mai mulți algoritmi de inteligență artificială. În ultimii doi ani, creșterea numărului de modele mari a dus la progrese semnificative în RAG (Retrieval Augmentation Generation - Generarea de Augmentare a Recuperării). Producătorii de top la nivel mondial, precum și mulți ODM-uri autohtoni și chiar ISV-uri, au adoptat pe scară largă RAG în produsele lor software pentru a reduce costurile și a crește eficiența.