تقرير تحليل حجم سوق التعلم العميق في مجال رؤية الآلة في أوروبا وحصته واتجاهاته - نظرة عامة على الصناعة وتوقعاتها حتى عام 2033

حجم سوق التعلم العميق في مجال رؤية الآلة في أوروبا

• بلغت قيمة سوق التعلم العميق في مجال رؤية الآلة في أوروبا 1.53 مليار دولار أمريكي في عام 2025، ومن المتوقع أن تصل إلى 3.76 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2033 ، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 11.9% خلال فترة التوقعات.
• يعود نمو السوق إلى حد كبير إلى زيادة اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق في الأتمتة الصناعية، مما يؤدي إلى تحسين الكفاءة والدقة واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي في جميع عمليات التصنيع والتفتيش.
• علاوة على ذلك، فإن الطلب المتزايد على أنظمة مراقبة الجودة عالية الدقة، والصيانة التنبؤية، وأنظمة الفحص البصري الآلي، يُرسخ مكانة الرؤية الآلية القائمة على التعلم العميق كمكون أساسي في الأنظمة الصناعية الحديثة. وتُسهم هذه العوامل المتضافرة في تسريع تبني حلول الرؤية الذكية، مما يُعزز نمو السوق بشكل ملحوظ.

تحليل سوق التعلم العميق في مجال رؤية الآلة في أوروبا

• يشير التعلم العميق في مجال رؤية الآلة إلى استخدام الشبكات العصبية المتقدمة لتمكين الآلات من تفسير البيانات المرئية، مثل الصور والفيديوهات، وتحليلها، واتخاذ القرارات بناءً عليها. وتُدمج هذه الأنظمة على نطاق واسع في الأتمتة الصناعية، والتشخيص الطبي، والمراقبة، والروبوتات لتحسين الدقة والسرعة والكفاءة التشغيلية.
• يرجع الطلب المتزايد على التعلم العميق في مجال رؤية الآلة في المقام الأول إلى الحاجة المتنامية للفحص الآلي، والتحليلات في الوقت الفعلي، وقدرات الكشف المحسّنة عن العيوب في مختلف الصناعات، إلى جانب التطورات في تقنيات أجهزة وبرامج الذكاء الاصطناعي التي تُمكّن من أنظمة رؤية أكثر قابلية للتوسع وكفاءة.
• هيمنت المملكة المتحدة على سوق التعلم العميق في مجال رؤية الآلة في أوروبا عام 2025، وذلك بفضل حضورها القوي في التصنيع المتقدم، وأبحاث الذكاء الاصطناعي، واعتمادها الواسع لأنظمة الرؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات مثل السيارات والرعاية الصحية والخدمات اللوجستية لتعزيز الكفاءة التشغيلية والدقة.
• من المتوقع أن تكون ألمانيا الدولة الأسرع نموًا في سوق التعلم العميق في مجال رؤية الآلة في أوروبا خلال الفترة المتوقعة، وذلك بفضل قاعدتها الصناعية القوية، وتزايد اعتمادها لتقنيات الثورة الصناعية الرابعة، وتوسع استخدامها لأنظمة الفحص المدعومة بالذكاء الاصطناعي في قطاعي السيارات والتصنيع.
• هيمن قطاع الأجهزة على السوق بحصة بلغت 49.1% في عام 2025، وذلك نتيجةً لتزايد استخدام المعالجات عالية الأداء، ووحدات معالجة الرسومات، وأجهزة استشعار الرؤية المتخصصة اللازمة لأحمال عمل التعلم العميق. وتستثمر المؤسسات بشكل كبير في البنية التحتية المتطورة للأجهزة لتمكين معالجة الصور في الوقت الفعلي، ومعالجة البيانات بسرعة عالية، والاستدلال الدقيق في البيئات الصناعية.

نطاق التقرير وتجزئة سوق التعلم العميق في مجال رؤية الآلة في أوروبا

اتجاهات سوق التعلم العميق في مجال رؤية الآلة في أوروبا

"تزايد اعتماد تحليلات الفيديو في الوقت الفعلي في مجال رؤية الآلة"

• يُعدّ التوسع المتزايد في استخدام تحليلات الفيديو في الوقت الفعلي اتجاهًا بارزًا في سوق التعلم العميق في مجال رؤية الآلة في أوروبا، مدفوعًا بالحاجة إلى المراقبة المستمرة، واتخاذ القرارات الفورية، وتعزيز الشفافية التشغيلية في مختلف القطاعات. ويؤدي هذا الاتجاه إلى تحويل أنظمة رؤية الآلة من معالجات صور ثابتة إلى منصات ديناميكية ذكية قادرة على تحليل البيانات المتدفقة في الوقت الفعلي.
• على سبيل المثال، توفر شركة NVIDIA منصات تحليل فيديو متطورة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، مثل NVIDIA Metropolis، والتي تُمكّن من اكتشاف الأجسام في الوقت الفعلي، ومراقبة حركة المرور، والتفتيش الصناعي. تُعزز هذه الحلول الكفاءة التشغيلية وتدعم النشر واسع النطاق لأنظمة الرؤية الذكية في المدن الذكية ومرافق التصنيع.
• يُتيح الاستخدام المتزايد للتحليلات الآنية في تطبيقات المراقبة والأمن اكتشاف التهديدات وتحليل السلوك والاستجابة للحوادث بشكل أسرع. وهذا يُعزز دور أنظمة الرؤية القائمة على التعلم العميق في حماية البنية التحتية الحيوية وإدارة السلامة العامة.
• تستفيد صناعات مثل السيارات والنقل من تحليلات الفيديو في الوقت الفعلي للملاحة الذاتية، وأنظمة مساعدة السائق، وتحسين حركة المرور. وهذا يجعل تقنيات الرؤية القائمة على التعلم العميق مكونات أساسية لحلول التنقل من الجيل التالي.
• يُسهم توسع الحوسبة الطرفية في دعم المعالجة الآنية بشكل أكبر من خلال تقليل زمن الاستجابة وتمكين تحليل البيانات المرئية على الجهاز نفسه. وهذا بدوره يُحسّن استجابة النظام ويقلل الاعتماد على البنية التحتية السحابية المركزية.
• يُعزز الطلب المتزايد على رؤى أسرع ودقة مُحسّنة ونشر قابل للتوسع لأنظمة الرؤية الذكية هذا التوجه. ويُسهم دمج تحليلات الفيديو في الوقت الفعلي في تسريع الانتقال نحو تطبيقات رؤية آلية أكثر تكيفًا واستجابةً وأتمتةً في مختلف القطاعات.

ديناميكيات سوق التعلم العميق في مجال رؤية الآلة في أوروبا

السائق

"زيادة استخدام التعلم العميق في عمليات الفحص الآلي في التصنيع"

• يُعدّ تزايد استخدام التعلّم العميق في الفحص الآلي في التصنيع محركًا رئيسيًا للسوق، حيث تسعى الصناعات إلى تحقيق دقة وكفاءة واتساق أعلى في عمليات مراقبة الجودة. تُمكّن نماذج التعلّم العميق من الكشف الدقيق عن العيوب، والتعرّف على الأنماط، والتصنيف، متجاوزةً بذلك أنظمة الرؤية التقليدية القائمة على القواعد.
• على سبيل المثال، تقدم شركة كوجنكس أنظمة رؤية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تستخدم خوارزميات التعلم العميق لتحديد العيوب المعقدة والاختلافات في خطوط الإنتاج. تعمل هذه الأنظمة على تحسين دقة الفحص، وتقليل حالات الرفض الخاطئ، وتعزيز كفاءة الإنتاج الإجمالية في بيئات التصنيع.
• يشجع التركيز المتزايد على التصنيع الخالي من العيوب وضمان جودة المنتج الشركات على تبني أنظمة رؤية متطورة. وهذا بدوره يدفع إلى نشر واسع النطاق لحلول الفحص القائمة على التعلم العميق في صناعات الإلكترونيات والسيارات وأشباه الموصلات.
• يُتيح دمج الذكاء الاصطناعي مع الروبوتات وأنظمة الأتمتة الصناعية عمليات فحص واتخاذ قرارات سلسة ضمن سير العمليات الإنتاجية. وهذا بدوره يُحسّن الإنتاجية ويُقلل من التدخل البشري في مهام الفحص المتكررة.
• إن الحاجة إلى مراقبة الجودة في الوقت الفعلي، وخفض التكاليف التشغيلية، وتحسين الإنتاجية، كلها عوامل تُعزز هذا التوجه. ويلعب تبني تقنيات التعلم العميق في عمليات الفحص الآلي دوراً حاسماً في تعزيز كفاءة التصنيع وقدرته التنافسية.

ضبط النفس/التحدي

"مخاوف تتعلق بخصوصية البيانات وأمنها في الأنظمة القائمة على الرؤية"

• تُشكّل مخاوف خصوصية البيانات وأمنها تحديًا كبيرًا في سوق التعلم العميق في مجال رؤية الآلة في أوروبا، نظرًا لاعتماد هذه الأنظمة بشكل كبير على التقاط وتخزين وتحليل كميات هائلة من البيانات المرئية. وتثير المعلومات الحساسة التي تتم معالجتها عبر الكاميرات وأنظمة الرؤية مخاوف بشأن الوصول غير المصرح به وإساءة الاستخدام.
• فعلى سبيل المثال، يفرض الاتحاد الأوروبي لوائح صارمة مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، التي تفرض متطلبات صارمة على جمع ومعالجة البيانات الشخصية، بما في ذلك المحتوى المرئي. ويؤدي الامتثال لهذه اللوائح إلى زيادة التعقيد التشغيلي ويحد من النشر غير المقيد لأنظمة الرؤية.
• يتزايد خطر الهجمات الإلكترونية التي تستهدف أنظمة الرؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي مع ازدياد ترابط هذه الحلول وتكاملها مع البنى التحتية الرقمية. وهذا يثير مخاوف بشأن ثغرات النظام واختراقات البيانات في التطبيقات الحيوية.
• يتعين على المؤسسات الاستثمار في التشفير المتقدم، وتخزين البيانات بشكل آمن، وآليات التحكم في الوصول لحماية البيانات المرئية الحساسة. وتؤدي هذه المتطلبات الإضافية إلى زيادة تكاليف التنفيذ وتعقيده بالنسبة للمؤسسات التي تتبنى تقنيات الرؤية الآلية.
• لا يزال التركيز المتزايد على حماية البيانات والامتثال التنظيمي يشكل عائقًا أمام نمو السوق. لذا، يُعدّ معالجة هذه المخاوف أمرًا بالغ الأهمية لبناء الثقة وتمكين اعتماد أوسع لأنظمة الرؤية الآلية القائمة على التعلم العميق في مختلف القطاعات.

نطاق سوق التعلم العميق في مجال رؤية الآلة في أوروبا

يتم تقسيم السوق على أساس العرض والتطبيق والهدف والقطاع الرأسي.

• من خلال تقديم

استنادًا إلى العرض، ينقسم سوق التعلم العميق في مجال رؤية الآلة في أوروبا إلى ثلاثة قطاعات: الأجهزة، والبرمجيات، والخدمات. وقد استحوذ قطاع الأجهزة على الحصة الأكبر من إيرادات السوق بنسبة 49.1% في عام 2025، مدفوعًا بالتوسع المتزايد في استخدام المعالجات عالية الأداء، ووحدات معالجة الرسومات، وأجهزة استشعار الرؤية المتخصصة اللازمة لأعباء عمل التعلم العميق. تستثمر المؤسسات بشكل كبير في البنية التحتية المتطورة للأجهزة لتمكين معالجة الصور في الوقت الفعلي، ومعالجة البيانات بسرعة عالية، والاستدلال الدقيق في البيئات الصناعية. كما أن تزايد تعقيد البيانات المرئية والحاجة إلى قدرات معالجة أسرع يعزز الطلب على حلول الأجهزة المتينة في قطاعي التصنيع والأتمتة.

من المتوقع أن يشهد قطاع البرمجيات أسرع معدل نمو خلال الفترة من 2026 إلى 2033، مدفوعًا بتزايد استخدام منصات الرؤية القائمة على الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم العميق لتحسين التحليلات ودعم اتخاذ القرارات. تتيح حلول البرمجيات المرونة وقابلية التوسع والتحديثات المستمرة، مما يسمح للمؤسسات بتحسين دقة النماذج ونشر تطبيقات جديدة دون الحاجة إلى تغييرات جذرية في الأجهزة. كما أن الطلب المتزايد على برامج الرؤية السحابية ومنصات الذكاء الاصطناعي الطرفية يُسرّع من وتيرة تبني هذه الحلول في مختلف القطاعات التي تسعى إلى حلول فعّالة من حيث التكلفة وقابلة للتكيف.

• عن طريق تقديم طلب

استنادًا إلى التطبيقات، يُقسّم سوق التعلم العميق في مجال رؤية الآلة في أوروبا إلى قطاعات تشمل الفحص، وتحليل الصور، واكتشاف الشذوذ، وتصنيف الأجسام، وتتبع الأجسام، والعد، واكتشاف الرموز الشريطية، واكتشاف الميزات، وتحديد المواقع، والتعرف الضوئي على الأحرف، والتعرف على الوجوه، وتجزئة الصور، وغيرها. وقد استحوذ قطاع الفحص على الحصة الأكبر من إيرادات السوق في عام 2025، مدفوعًا باستخدامه الواسع في ضمان الجودة واكتشاف العيوب في مختلف الصناعات التحويلية. يُحسّن التعلم العميق دقة الفحص من خلال تحديد العيوب والاختلافات الدقيقة التي غالبًا ما تغفلها الأنظمة التقليدية، مما يُحسّن جودة المنتج ويُقلّل الهدر. كما يُعزّز التركيز المتزايد على مراقبة الجودة الآلية والتصنيع الخالي من العيوب هيمنة تطبيقات الفحص.

من المتوقع أن يشهد قطاع كشف الأعطال أسرع معدل نمو خلال الفترة من 2026 إلى 2033، مدفوعًا بالحاجة المتزايدة للصيانة التنبؤية والكشف الفوري عن الأعطال في الأنظمة الصناعية. تُمكّن نماذج التعلم العميق من تحديد الأنماط غير المنتظمة والعيوب مبكرًا، مما يقلل من وقت التوقف والخسائر التشغيلية. كما أن التوسع في استخدام هذه النماذج في قطاعات مثل الإلكترونيات وصناعة السيارات يُسرّع الطلب على قدرات كشف الأعطال المتقدمة.

• حسب الكائن

استنادًا إلى نوع الكائن، ينقسم سوق التعلم العميق في مجال رؤية الآلة في أوروبا إلى قسمين: الصور والفيديو. وقد استحوذ قسم الصور على الحصة الأكبر من إيرادات السوق في عام 2025، مدفوعًا باستخدامه الواسع في عمليات الفحص الصناعي والتصوير الطبي وتطبيقات تحليل الجودة. تتطلب الأنظمة القائمة على الصور موارد حاسوبية أقل مقارنةً بالفيديو، مما يجعلها فعّالة من حيث التكلفة وأسهل في النشر عبر مختلف الصناعات. كما تُسهم الدقة العالية لنماذج التعلم العميق في معالجة الصور الثابتة في اعتمادها بقوة في التطبيقات التي تتطلب دقة عالية.

من المتوقع أن يشهد قطاع الفيديو أسرع معدل نمو خلال الفترة من 2026 إلى 2033، مدفوعًا بالطلب المتزايد على المراقبة الآنية، والرصد، وتحليل العمليات الديناميكية. تُمكّن تقنية الرؤية الآلية القائمة على الفيديو من التتبع المستمر، وتحليل السلوك، واكتشاف الأحداث، مما يجعلها ضرورية لتطبيقات مثل الأمن، ومراقبة حركة المرور، والأتمتة الصناعية. كما تُسهم التطورات في الحوسبة الطرفية ومعالجة البيانات عالية السرعة في دعم النمو السريع للحلول القائمة على الفيديو.

• عمودياً

استنادًا إلى القطاعات الرأسية، يُقسّم سوق التعلم العميق في مجال رؤية الآلة في أوروبا إلى قطاعات الإلكترونيات، والتصنيع، والسيارات والنقل، والأغذية والمشروبات، والفضاء، والرعاية الصحية، والبناء والمواد، والطاقة، وغيرها. وقد استحوذ قطاع التصنيع على الحصة الأكبر من إيرادات السوق في عام 2025، مدفوعًا بالانتشار الواسع لأنظمة رؤية الآلة لأغراض الأتمتة، وفحص الجودة، وتحسين العمليات. يُمكّن التعلم العميق المصنّعين من تحقيق دقة أعلى، وتقليل العيوب، وتعزيز كفاءة الإنتاج، بما يتماشى مع مبادرات الثورة الصناعية الرابعة. كما يُعزز دمج أنظمة الرؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في المصانع الذكية مكانة هذا القطاع الرائدة.

من المتوقع أن يشهد قطاع الرعاية الصحية أسرع معدل نمو خلال الفترة من 2026 إلى 2033، مدفوعًا بتزايد استخدام التعلم العميق في التصوير الطبي والتشخيص ومراقبة المرضى. تُسهم أنظمة الرؤية المتقدمة في الكشف عن الأمراض وتحليل الصور الشعاعية وتحسين دقة التشخيص، مما يُحسّن نتائج المرضى. كما أن تزايد الاستثمارات في حلول الرعاية الصحية المدعومة بالذكاء الاصطناعي والحاجة المتزايدة للكشف المبكر عن الأمراض يُسرّعان من تبني التعلم العميق في مجال رؤية الآلة ضمن قطاع الرعاية الصحية.

تحليل إقليمي لسوق التعلم العميق في مجال رؤية الآلة في أوروبا

• هيمنت المملكة المتحدة على سوق التعلم العميق في مجال رؤية الآلة في أوروبا بحصة إيرادات هي الأكبر في عام 2025، مدفوعة بحضورها القوي في التصنيع المتقدم، وأبحاث الذكاء الاصطناعي، والاعتماد الواسع لأنظمة الرؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات مثل السيارات والرعاية الصحية والخدمات اللوجستية لتعزيز الكفاءة التشغيلية والدقة
• يعزز النظام البيئي التكنولوجي الراسخ في البلاد، المدعوم من شركات مثل Arm Holdings و Darktrace، الطلب المستمر على حلول الرؤية الآلية القائمة على التعلم العميق في مختلف التطبيقات بما في ذلك التفتيش والمراقبة وتحليلات البيانات.
• يعزز التكامل المتزايد لتقنيات الرؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وتوسيع مبادرات المصانع الذكية، والتركيز المتزايد على الأتمتة واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي، مكانة المملكة المتحدة الرائدة في سوق التعلم العميق في مجال رؤية الآلة في أوروبا.

نظرة عامة على سوق التعلم العميق في مجال رؤية الآلة في ألمانيا وأوروبا

من المتوقع أن تسجل ألمانيا أسرع معدل نمو سنوي مركب في سوق التعلم العميق في مجال رؤية الآلة في أوروبا خلال الفترة المتوقعة، مدعومةً بقاعدتها الصناعية المتينة، وتزايد تبني تقنيات الثورة الصناعية الرابعة، وانتشار أنظمة الفحص المدعومة بالذكاء الاصطناعي في قطاعي السيارات والتصنيع. ويساهم تركيز ألمانيا على الهندسة الدقيقة والأتمتة والتحول الرقمي في تسريع تبني حلول الرؤية القائمة على التعلم العميق. كما أن التعاون مع شركات مثل Basler AG وSICK AG يعزز القدرات التكنولوجية ويوسع نطاق التطبيقات. وتجعل الاستثمارات المتزايدة في البنية التحتية للتصنيع الذكي والروبوتات من ألمانيا السوق الأسرع نموًا في المنطقة خلال الفترة المتوقعة.

نظرة عامة على سوق التعلم العميق في مجال رؤية الآلة في فرنسا وأوروبا

من المتوقع أن تشهد فرنسا نموًا مطردًا خلال الفترة المتوقعة، مدفوعًا بتزايد اعتماد أنظمة الرؤية الآلية القائمة على التعلم العميق في قطاعات السيارات والطيران وتصنيع الأغذية، بهدف تحسين دقة الفحص وكفاءة الإنتاج. وتدعم الاستثمارات في تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة وأنظمة التصوير والبنية التحتية للأتمتة التطور المستمر للسوق. كما يعزز تركيز فرنسا على تحديث العمليات الصناعية، ودمج حلول الرؤية الذكية، وتوسيع منصات التصنيع الرقمي، نموها المطرد. ويساهم التوسع المتزايد في استخدام حلول مراقبة الجودة الآلية والتحليلات الآنية في ترسيخ مكانة فرنسا كمساهم رئيسي في سوق التعلم العميق في مجال الرؤية الآلية في أوروبا.

حصة سوق التعلم العميق في مجال رؤية الآلة في أوروبا

تتولى شركات راسخة قيادة صناعة التعلم العميق في مجال رؤية الآلة، بما في ذلك:

• شركة كوجنيكس (الولايات المتحدة الأمريكية)
• شركة إنتل (الولايات المتحدة الأمريكية)
• شركة ناشونال إنسترومنتس (الولايات المتحدة الأمريكية)
• شركة سيك إيه جي (ألمانيا)
• شركة داتالوجيك (إيطاليا)
• شركة ستيمر للتصوير (ألمانيا)
• شركة أبتو للبرمجيات (أوكرانيا)
• شركة زيبرا تكنولوجيز (الولايات المتحدة الأمريكية)
• شركة أوتونيكس (كوريا الجنوبية)
• شركة بازلر المساهمة (ألمانيا)
• يوريسيس (بلجيكا)
• شركة IDS لأنظمة تطوير التصوير المحدودة (ألمانيا)
• ليواي هيرتز (الولايات المتحدة)
• شركة MVTEC للبرمجيات المحدودة (ألمانيا)
• شركة أومرون (اليابان)
• شركة بيركلاس بي في (هولندا)
• شركة كواليتاس للتكنولوجيا (الهند)
• رؤية RSIP (إسرائيل)
• شركة يو إس إس فيجن ذ.م.م. (الولايات المتحدة الأمريكية)

آخر التطورات في سوق التعلم العميق في مجال رؤية الآلة في أوروبا

• في يناير 2025، عززت شركة NVIDIA شراكاتها مع شركات السيارات الرائدة، بما في ذلك تويوتا وأورورا وكونتيننتال، لتسريع تطوير أساطيل المركبات ذاتية القيادة والمؤتمتة بالكامل. ومن خلال دمج منصات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، مثل DRIVE، والاستفادة من أنظمة الإدراك البصري القائمة على التعلم العميق، تُمكّن NVIDIA الجيل القادم من المركبات من اكتشاف الأجسام في الوقت الفعلي، وتخطيط المسارات، واتخاذ القرارات. وتركز هذه الشراكات على تعزيز السلامة وقابلية التوسع وكفاءة نشر الأنظمة ذاتية القيادة، مما يضع NVIDIA في طليعة ابتكارات التنقل المدعومة بالذكاء الاصطناعي. ومن المتوقع أن يُسهم هذا التوسع بشكل كبير في تطوير تقنيات القيادة الذاتية، وتحسين موثوقيتها، وتسريع طرحها في الأسواق.
• في مايو 2024، طرحت شركة Avnet, Inc. مجموعة تطوير QCS6490 Vision-AI لتمكين فرق الهندسة من تصميم نماذج أولية سريعة لمنتجات عالية الأداء مدمجة بتقنية الذكاء الاصطناعي على الحافة، مزودة بإمكانيات كاميرات متعددة. يجمع هذا الحل بين تسريع الأجهزة وأطر البرمجيات المُحسّنة، مما يسمح للمطورين ببناء واختبار تطبيقات معقدة تعتمد على الرؤية، مثل المراقبة الذكية والتفتيش الصناعي والروبوتات. تضمن بنيته الموفرة للطاقة انخفاض استهلاك الطاقة مع الحفاظ على أداء معالجة عالٍ، مما يجعله مناسبًا للنشر على الحافة. ​​من المتوقع أن يُسرّع هذا الابتكار من طرح حلول الرؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في السوق، مما يدفع إلى اعتمادها على نطاق أوسع في القطاعات الصناعية والتجارية.
• في مايو 2024، كشفت شركة مايكروسوفت النقاب عن GPT-4 Turbo with Vision، وهو نموذج ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط مصمم لمعالجة كل من المدخلات النصية والصورية بكفاءة محسّنة وتكلفة حسابية أقل. يُمكّن هذا النموذج الشركات من أداء مهام متقدمة مثل فهم سياق الصور، وإنشاء المحتوى تلقائيًا، والبحث المرئي، والتحليلات الآنية، مما يوسع نطاق التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. كما يُعزز تكامله مع أدوات المؤسسات ومنصات الحوسبة السحابية إمكانية الوصول إليه وقابليته للتوسع للمؤسسات التي تتبنى حلول الذكاء الاصطناعي. من المتوقع أن يُحدث هذا التطور نقلة نوعية في كيفية استخدام الشركات للبيانات المرئية، مما يُحسّن الكفاءة التشغيلية ويُمكّن من أتمتة أكثر ذكاءً في مختلف القطاعات.
• في أبريل 2024، أطلقت شركة كوجنيكس نظام الرؤية ثلاثية الأبعاد In-Sight L38، الذي يدمج الذكاء الاصطناعي مع تقنيات الرؤية ثنائية وثلاثية الأبعاد لتحسين عمليات الفحص والقياس في البيئات الصناعية. يُسهّل النظام عملية النشر بتقليل الحاجة إلى البرمجة المعقدة ومجموعات بيانات التدريب الضخمة، مع تحسين دقة اكتشاف العيوب وقياس الأبعاد وتحديد الخصائص. كما تُعزز قدرته على توليد صور ثنائية الأبعاد عالية الجودة مُدعّمة ببيانات ثلاثية الأبعاد الاتساق والموثوقية في عمليات مراقبة الجودة. من المتوقع أن يُحسّن هذا التطور كفاءة التصنيع بشكل كبير، ويُقلل الأخطاء، ويدعم الانتقال نحو أنظمة إنتاج مؤتمتة بالكامل.
• في أبريل 2024، أطلقت IBM منصة برمجيات IBM Z IntelliMagic Vision لنظام التشغيل z/OS، وهي حل لتحليل الأداء مصمم لتحسين البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات في المؤسسات. تستفيد المنصة من التحليلات المتقدمة، ولوحات المعلومات المرئية سهلة الاستخدام، والرؤى المدعومة بالذكاء الاصطناعي لمساعدة المؤسسات على مراقبة أداء النظام، واكتشاف الحالات الشاذة، ومنع الأعطال المحتملة. تتيح واجهة المستخدم سهلة الاستخدام (بدون كتابة أكواد) لفرق تكنولوجيا المعلومات تفسير مجموعات البيانات المعقدة بسرعة واتخاذ قرارات مدروسة دون الحاجة إلى خبرة فنية واسعة. يُبرز هذا الإطلاق تركيز IBM على تعزيز مرونة النظام وكفاءته التشغيلية، مما يمكّن المؤسسات من إدارة أحمال العمل بشكل أكثر فعالية وضمان التحسين المستمر للأداء.

SKU-22191