Endüstriyel yapay zekâ kullanımı ne kadar hızlandı?

  • Materyal IDC araştırmasına atıfta bulunuyor: Büyük modelleri ve yapay zekâ ajanlarını kullanan Çinli sanayi işletmelerinin oranı 2024 yılında %9,6 iken 2025 yılında %47,5 seviyesine yükselerek bir yılda 37.9 yüzde puan arttı. Bu değişim, araştırmanın odağını işletme uygulamalarının yaygınlaşmasından doğan talebi hangi platformların karşılayabileceğine çeviriyor.
  • Çin Bilgi ve İletişim Teknolojileri Akademisi, önümüzdeki üç yılda ileri endüstriyel yapay zekânın yaygınlık oranının %60 seviyesine ulaşacağını öngörüyor. Bu tahmin, IDC’nin “büyük model ve yapay zekâ ajanı kullanım oranı” ölçütünden farklıdır ve kapsamı “ileri” nitelemesiyle de sınırlandırılmıştır; iki rakamı doğrudan birleştirerek sektörün tamamına ait bir yaygınlık eğrisi oluşturmak uygun değildir.

Kurumlar mevcut endüstriyel internet platformlarını neden olumlu değerlendiriyor?

  • China Post Securities’ten Chen Hanbo, platformların erken aşamada topladığı veriler, geliştirdiği modeller, sektör bilgisi ve ekosistemin ilk hareket eden olmanın avantajını yarattığını düşünüyor. İş mantığı şöyle: Endüstriyel yapay zekâ belirli üretim senaryolarına uygun olmalı; platformların mevcut birikimi de yüksek kaliteli veri kümeleri, büyük endüstriyel modeller ve endüstriyel yapay zekâ ajanları geliştirmek için temel oluşturabilir.
  • Politikalar da platformları bağlantıları genişletmekten yetkinliklerini geliştirmeye yönlendiriyor. Endüstriyel İnternet Platformlarının Yüksek Kaliteli Gelişimini Destekleme Eylem Planı (2026–2028), 2028 yılına kadar etkili platform sayısının 450 sayısını aşmasını, bağlanan endüstriyel ekipman sayısının 120 milyon adet veya takımı geçmesini ve platform yaygınlık oranının %55 üzerine çıkmasını öngörürken akıllı yeteneklerin ve veri ile model birikiminin güçlendirilmesini de hedefliyor.
  • Uygulama yolları senaryoya göre ayrılıyor: Üretim kontrolü ve risk tespiti gibi kuralları açık aşamalarda ayrıştırıcı yapay zekâ yaygınlaştırılıyor; süreç optimizasyonu ve çözüm tasarımı gibi karmaşık aşamalarda üretken yapay zekâ araştırılıyor. Platformlar daha sonra ajanlar arası bağlantı protokolleriyle çoklu ajanların koordinasyonunu destekliyor; dolayısıyla talebi karşılamanın anahtarı veri, modeller ve üretim görevleri arasındaki bağlantıda yatıyor.

Platformların birikimi fabrikalardaki gerçek uygulamalara nasıl dönüşebilir?

  • Endüstriyel İnternet İşletim Sistemi Sanayi İttifakı Shenzhen’de kuruldu ve alanlar arası iş birliği meselesini gündemin ön sıralarına taşıdı. Çin Bilimler Akademisi Shenyang Otomasyon Enstitüsü araştırmacısı Li Qingxin, bedensel zekânın fabrikalarda uygulanması için tasarım ile üretim ve yönetim ile kontrol arasındaki iki iş süreci zincirinin aynı anda birbirine bağlanması; insan, makine, malzeme, süreç ve ortamın bütünleştirilmesi gerektiğini belirtti.
  • Bu, uygulamanın önündeki engellerin alanlar ve platformlar arası tasarımı, görevlerin güvenilir biçimde yürütülmesini, model aktarımında tutarlılığı ve farklı donanımlarla uyumluluğu da içerdiği anlamına geliyor. Model ve veri birikimi yalnızca başlangıç noktasıdır; sistemlerin iş süreçlerini birbirine bağlama ve ekipmanlara uyum sağlama kapasitesi, uygulamaların yaygınlaşmasını doğrudan sınırlar.
  • Materyalde adı geçen Yonyou Jingzhi, Sanayi ve Bilgi Teknolojileri Bakanlığı tarafından dört yıl üst üste sektörler ve alanlar arası endüstriyel internet platformu olarak seçildi. Şirket 2,44 milyon işletmeye hizmet veriyor, 1,39 milyon adet veya takım endüstriyel ekipmanı birbirine bağlıyor ve 22 bin endüstriyel uygulama ile 2476 endüstriyel mekanizma modelini bir araya getiriyor. Bu mevcut kaynaklar, China Post Securities’in önem verdiği platform temelini yansıtıyor; bunların rekabet gücüne dönüşmesi ise hâlâ yüksek kaliteli veri kümelerinin, büyük modellerin ve yapay zekâ ajanlarının oluşturulmasına bağlı.