Industriell AI är ett bredare område än förkroppsligad intelligens, och dess potentiella marknadsstorlek är ännu större.

Industriella scenarier har alltid varit ett av de viktigaste områdena för kommersialiseringen av AI. Under de senaste två åren har många företag börjat tillämpa AI-teknik i stor utsträckning på enheter, i datacenter och i online-gränssnitt mellan människa och maskin (HMI). Enligt IDC:s prognoser ökar penetrationsgraden och marknadsandelen för AI snabbt, oavsett om det gäller generell programvara, industriell programmeringsprogramvara, industriell visionsprogramvara eller annan branschprogramvara. Motsvarande kommer efterfrågan på AI-datorkraft, oavsett om det är på enhetssidan, på enhetssidan eller i datacenter, också att fortsätta att expandera.

Förutom förkroppsligad intelligens inkluderar specifika tillämpningsscenarier för industriell AI även följande:

Maskinseende: Som en pionjär inom implementeringen av artificiell intelligens har faltningsneurala nätverk (CNN) länge använts i stor utsträckning för klassificering och detektion under hela dess utveckling. Under senare år, med uppkomsten av stora modeller, har fler AI-tekniker introducerats för maskinseende, såsom att använda stordatamodeller för att generera prover eller upptäcka avvikelser, och därmed övervinna begränsningarna hos traditionella CNN-nätverk, vilka kräver omskolning när de ställs inför nya problem.

Industriell styrning: Inom styrningsområdet användes tidigare klassiska algoritmer. Under de senaste två åren har dock förstärkningsinlärning gradvis blivit en populär implementeringstrend, både inom robotstyrning och andra traditionella styrenheter.

Industriell digitalisering: Tidigare låg fokus på funktioner som optimering av produktionsplanering samt drift och underhåll. Dessa funktioner, baserade på maskininlärning, har gradvis införlivat fler AI-algoritmer. Under de senaste två åren har uppkomsten av stora modeller lett till betydande framsteg inom RAG (Retrieval Augmentation Generation). Globalt ledande tillverkare, liksom många inhemska ODM:er och till och med ISV:er, har i stor utsträckning anammat RAG i sina programvaruprodukter för att minska kostnader och öka effektiviteten.