Trí tuệ nhân tạo công nghiệp là một lĩnh vực rộng lớn hơn so với trí tuệ thể hiện qua hành động, và quy mô thị trường tiềm năng của nó thậm chí còn lớn hơn.

Các kịch bản công nghiệp luôn là một trong những lĩnh vực quan trọng nhất cho việc thương mại hóa trí tuệ nhân tạo (AI). Trong hai năm qua, nhiều công ty đã bắt đầu ứng dụng rộng rãi công nghệ AI trên các thiết bị, trung tâm dữ liệu và giao diện người máy trực tuyến (HMI). Theo dự báo của IDC, tỷ lệ thâm nhập và thị phần của AI đang tăng nhanh, cho dù đó là phần mềm đa năng, phần mềm lập trình công nghiệp, phần mềm thị giác máy tính công nghiệp hay các phần mềm công nghiệp khác. Tương ứng, nhu cầu về sức mạnh tính toán AI, dù là ở phía thiết bị, trung tâm dữ liệu hay các trung tâm dữ liệu, cũng sẽ tiếp tục mở rộng.

Bên cạnh trí tuệ thể hiện qua hành động, các kịch bản ứng dụng cụ thể cho trí tuệ nhân tạo trong công nghiệp còn bao gồm những điều sau:

Thị giác máy tính: Là một tiên phong trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo, mạng nơ-ron tích chập (CNN) từ lâu đã được sử dụng rộng rãi trong phân loại và phát hiện trong suốt quá trình phát triển của nó. Trong những năm gần đây, với sự gia tăng của các mô hình lớn, nhiều công nghệ AI hơn đã được đưa vào thị giác máy tính, chẳng hạn như sử dụng các mô hình dữ liệu lớn để tạo ra các mẫu hoặc phát hiện các bất thường, từ đó khắc phục những hạn chế của các mạng CNN truyền thống, vốn yêu cầu phải huấn luyện lại khi đối mặt với các vấn đề mới.

Điều khiển công nghiệp: Trong lĩnh vực điều khiển, các thuật toán cổ điển trước đây được sử dụng. Tuy nhiên, trong hai năm qua, học tăng cường đã dần trở thành xu hướng triển khai phổ biến, cả trong điều khiển chuyển động robot và các bộ điều khiển truyền thống khác.

Số hóa công nghiệp: Trước đây, trọng tâm là các chức năng như tối ưu hóa lập kế hoạch sản xuất và vận hành bảo trì. Các chức năng này, dựa trên máy học, đã dần tích hợp thêm nhiều thuật toán trí tuệ nhân tạo. Trong hai năm qua, sự phát triển của các mô hình lớn đã dẫn đến những tiến bộ đáng kể trong RAG (Retrieval Augmentation Generation - Tăng cường truy xuất và tạo thế hệ). Các nhà sản xuất hàng đầu toàn cầu, cũng như nhiều nhà sản xuất thiết bị gốc (ODM) và thậm chí cả các nhà cung cấp phần mềm độc lập (ISV) trong nước, đã áp dụng rộng rãi RAG trong các sản phẩm phần mềm của họ để giảm chi phí và tăng hiệu quả.