Industrijska umetna inteligenca je širše področje kot utelešena inteligenca, njen potencialni trg pa je še večji.

Industrijski scenariji so bili vedno eno najpomembnejših področij za komercializacijo umetne inteligence. V zadnjih dveh letih so številna podjetja začela široko uporabljati tehnologijo umetne inteligence na napravah, v podatkovnih centrih in v spletnih vmesnikih človek-stroj (HMI). Po napovedih IDC se stopnja penetracije in tržni delež umetne inteligence hitro povečujeta, bodisi v splošni programski opremi, programski opremi za industrijsko programiranje, programski opremi za industrijski vid ali drugi industrijski programski opremi. Skladno s tem se bo še naprej povečevalo tudi povpraševanje po računalniški moči umetne inteligence, bodisi na strani naprav, na strani naprav ali v podatkovnih centrih.

Poleg utelešene inteligence specifični scenariji uporabe industrijske umetne inteligence vključujejo tudi naslednje:

Strojni vid: Konvolucijske nevronske mreže (CNN) so bile pionirji pri implementaciji umetne inteligence in so se skozi ves svoj razvoj že dolgo pogosto uporabljale pri klasifikaciji in odkrivanju. V zadnjih letih je bilo z vzponom velikih modelov v strojni vid uvedenih več tehnologij umetne inteligence, kot je uporaba modelov velikih podatkov za ustvarjanje vzorcev ali odkrivanje anomalij, s čimer so premagale omejitve tradicionalnih omrežij CNN, ki zahtevajo ponovno usposabljanje, ko se soočijo z novimi težavami.

Industrijski nadzor: Na področju nadzora so se prej uporabljali klasični algoritmi. Vendar pa je v zadnjih dveh letih učenje z okrepitvijo postopoma postalo priljubljen trend uvajanja, tako v robotskem nadzoru gibanja kot v drugih tradicionalnih krmilnikih.

Industrijska digitalizacija: Prej je bil poudarek na funkcijah, kot so optimizacija načrtovanja proizvodnje ter operacije in vzdrževanje. Te funkcije, ki temeljijo na strojnem učenju, so postopoma vključevale več algoritmov umetne inteligence. V zadnjih dveh letih je porast velikih modelov privedel do znatnega napredka pri RAG (Retrieval Augmentation Generation). Vodilni svetovni proizvajalci, pa tudi številni domači ODM-ji in celo ISV-ji, so RAG široko sprejeli v svojih programskih izdelkih, da bi zmanjšali stroške in povečali učinkovitost.