କ୍ଲାଉଡ୍ ସର୍ଭିସେସ୍ ଠାରୁ ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ, AI “ଶେଷ ମାଇଲ୍” କୁ ଆସେ |

ପରବର୍ତ୍ତୀ ପାଞ୍ଚ ବର୍ଷ ମଧ୍ୟରେ 36.1% CAGR ବୃଦ୍ଧି କରିବାକୁ ଏଜ୍ ଗଣନା ବଜାର |

ଧାର ଗଣନା ଶିଳ୍ପ ସ୍ଥିର ବିକାଶର ଏକ ପର୍ଯ୍ୟାୟରେ ପ୍ରବେଶ କରିଛି, ଏହାର ସେବା ପ୍ରଦାନକାରୀଙ୍କ ଧୀରେ ଧୀରେ ବିବିଧକରଣ, ବଜାର ଆକାରର ବିସ୍ତାର ଏବଂ ପ୍ରୟୋଗ କ୍ଷେତ୍ରର ବିସ୍ତାର ଦ୍ୱାରା ଏହା ପ୍ରମାଣିତ ହୋଇଛି |ବଜାର ଆକାର ଦୃଷ୍ଟିରୁ, IDC ର ଟ୍ରାକିଂ ରିପୋର୍ଟରୁ ଜଣାପଡିଛି ଯେ ଚାଇନାରେ ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ ସର୍ଭରର ସାମଗ୍ରିକ ବଜାର ଆକାର 2021 ମସିହାରେ 3.31 ବିଲିୟନ ଡ଼ଲାରରେ ପହଞ୍ଚିଛି ଏବଂ ଚାଇନାରେ ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ ସର୍ଭରଗୁଡ଼ିକର ସାମଗ୍ରିକ ବଜାର ଆକାର ଏକ ବାର୍ଷିକ ଅଭିବୃଦ୍ଧିରେ ବୃଦ୍ଧି ପାଇବ ବୋଲି ଆଶା କରାଯାଉଛି | 2020 ରୁ 2025 ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ 22.2% ହାର

ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ ଇକୋ ଇଣ୍ଡଷ୍ଟ୍ରିରେ ଉନ୍ନତି ହୁଏ |

ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ ବର୍ତ୍ତମାନ ବିସ୍ଫୋରଣର ପ୍ରାରମ୍ଭିକ ପର୍ଯ୍ୟାୟରେ ଅଛି ଏବଂ ଶିଳ୍ପ ଶୃଙ୍ଖଳରେ ବ୍ୟବସାୟ ସୀମା ଅପେକ୍ଷାକୃତ ଅସ୍ପଷ୍ଟ |ବ୍ୟକ୍ତିଗତ ବିକ୍ରେତାମାନଙ୍କ ପାଇଁ, ବ୍ୟବସାୟ ପରିସ୍ଥିତି ସହିତ ଏକୀକରଣକୁ ବିଚାର କରିବା ଆବଶ୍ୟକ, ଏବଂ ବ technical ଷୟିକ ସ୍ତରରୁ ବ୍ୟବସାୟ ପରିସ୍ଥିତିରେ ପରିବର୍ତ୍ତନ ସହିତ ଖାପ ଖୁଆଇବାର କ୍ଷମତା ମଧ୍ୟ ରହିବା ଆବଶ୍ୟକ, ଏବଂ ଏକ ଉଚ୍ଚ ଡିଗ୍ରୀ ଅଛି କି ନାହିଁ ନିଶ୍ଚିତ କରିବା ମଧ୍ୟ ଆବଶ୍ୟକ | ହାର୍ଡୱେର୍ ଉପକରଣ ସହିତ ସୁସଙ୍ଗତତା, ଏବଂ ପ୍ରକଳ୍ପଗୁଡିକ ଅବତରଣ କରିବାର ଇଞ୍ଜିନିୟରିଂ କ୍ଷମତା |

ଧାର ଗଣନା ଶିଳ୍ପ ଶୃଙ୍ଖଳା ଚିପ ବିକ୍ରେତା, ଆଲଗୋରିଦମ ବିକ୍ରେତା, ହାର୍ଡୱେର ଉପକରଣ ନିର୍ମାତା ଏବଂ ସମାଧାନ ପ୍ରଦାନକାରୀରେ ବିଭକ୍ତ |ଚିପ୍ ବିକ୍ରେତାମାନେ ପ୍ରାୟତ end ଶେଷ-ପାର୍ଶ୍ୱରୁ କ୍ଲାଉଡ୍-ସାଇଡ୍ ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ଆରିଥମେଟିକ୍ ଚିପ୍ସ ବିକଶିତ କରନ୍ତି, ଏବଂ ଏଜ୍-ସାଇଡ୍ ଚିପ୍ସ ବ୍ୟତୀତ, ସେମାନେ ତ୍ୱରଣ କାର୍ଡ ମଧ୍ୟ ବିକାଶ କରନ୍ତି ଏବଂ ସଫ୍ଟୱେର୍ ବିକାଶ ପ୍ଲାଟଫର୍ମକୁ ସମର୍ଥନ କରନ୍ତି |ଆଲଗୋରିଦମ ବିକ୍ରେତାମାନେ କମ୍ପ୍ୟୁଟର ଭିଜନ ଆଲଗୋରିଦମକୁ ସାଧାରଣ କିମ୍ବା କଷ୍ଟୋମାଇଜଡ୍ ଆଲଗୋରିଦମ ଗଠନ ପାଇଁ ମୂଳ ଭାବରେ ଗ୍ରହଣ କରନ୍ତି, ଏବଂ ସେଠାରେ ମଧ୍ୟ ଉଦ୍ୟୋଗ ଅଛି ଯାହା ଆଲଗୋରିଦମ ମଲ୍ କିମ୍ବା ଟ୍ରେନିଂ ଏବଂ ପୁସ୍ ପ୍ଲାଟଫର୍ମ ନିର୍ମାଣ କରେ |ଯନ୍ତ୍ରପାତି ବିକ୍ରେତାମାନେ ଧାର ଗଣନା ଉତ୍ପାଦରେ ସକ୍ରିୟ ଭାବରେ ବିନିଯୋଗ କରୁଛନ୍ତି, ଏବଂ ଧାର ଗଣନା ଉତ୍ପାଦଗୁଡ଼ିକର ରୂପ କ୍ରମାଗତ ଭାବରେ ସମୃଦ୍ଧ ହୋଇଛି, ଧୀରେ ଧୀରେ ଚିପ୍ ଠାରୁ ସମଗ୍ର ମେସିନ୍ ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ଧାର ଗଣନା ଉତ୍ପାଦଗୁଡ଼ିକର ଏକ ପୂର୍ଣ୍ଣ ଷ୍ଟାକ୍ ଗଠନ କରୁଛି |ସମାଧାନ ପ୍ରଦାନକାରୀମାନେ ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ଶିଳ୍ପ ପାଇଁ ସଫ୍ଟୱେର୍ କିମ୍ବା ସଫ୍ଟୱେର୍-ହାର୍ଡୱେର୍-ଇଣ୍ଟିଗ୍ରେଟେଡ୍ ସମାଧାନ ପ୍ରଦାନ କରନ୍ତି |

ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ ଇଣ୍ଡଷ୍ଟ୍ରି ପ୍ରୟୋଗଗୁଡ଼ିକ ତ୍ୱରାନ୍ୱିତ ହୁଏ |

ସ୍ମାର୍ଟ ସିଟି କ୍ଷେତ୍ରରେ |

ସହରୀ ସମ୍ପତ୍ତିର ଏକ ବିସ୍ତୃତ ଯାଞ୍ଚ ସାଧାରଣତ man ମାନୁଆଲ୍ ଯାଞ୍ଚ ମୋଡ୍ ରେ ବ୍ୟବହୃତ ହୁଏ, ଏବଂ ମାନୁଆଲ୍ ଯାଞ୍ଚ ମୋଡ୍ ରେ ଅଧିକ ସମୟ ସାପେକ୍ଷ ଏବଂ ଶ୍ରମ-ବ୍ୟୟବହୁଳତା, ବ୍ୟକ୍ତିବିଶେଷଙ୍କ ଉପରେ ପ୍ରକ୍ରିୟା ନିର୍ଭରଶୀଳତା, ଖରାପ କଭରେଜ୍ ଏବଂ ଯାଞ୍ଚ ଫ୍ରିକ୍ୱେନ୍ସି ଏବଂ ଖରାପ ଗୁଣର ସମସ୍ୟା ରହିଛି | ନିୟନ୍ତ୍ରଣସେହି ସମୟରେ ଯାଞ୍ଚ ପ୍ରକ୍ରିୟା ବିପୁଳ ପରିମାଣର ତଥ୍ୟ ରେକର୍ଡ କରିଥିଲା, କିନ୍ତୁ ଏହି ତଥ୍ୟ ଉତ୍ସଗୁଡିକ ବ୍ୟବସାୟ ସଶକ୍ତିକରଣ ପାଇଁ ତଥ୍ୟ ସମ୍ପତ୍ତିରେ ରୂପାନ୍ତରିତ ହୋଇନାହିଁ |ମୋବାଇଲ୍ ଯାଞ୍ଚ ପରିସ୍ଥିତିରେ AI ଟେକ୍ନୋଲୋଜି ପ୍ରୟୋଗ କରି, ଏଣ୍ଟରପ୍ରାଇଜ୍ ଏକ ସହରୀ ଶାସନ AI ବୁଦ୍ଧିମାନ ଯାଞ୍ଚ ଯାନ ସୃଷ୍ଟି କରିଛି, ଯାହା ଇଣ୍ଟରନେଟ୍ ଅଫ୍ ଥିଙ୍ଗସ୍, କ୍ଲାଉଡ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ, ଏଇ ଆଲଗୋରିଦମ ଭଳି ଟେକ୍ନୋଲୋଜି ଗ୍ରହଣ କରେ ଏବଂ ଉଚ୍ଚ-ସଂଜ୍ଞା କ୍ୟାମେରା ଭଳି ବୃତ୍ତିଗତ ଯନ୍ତ୍ରପାତି ବହନ କରେ | ବୋର୍ଡ ପ୍ରଦର୍ଶନ, ଏବଂ AI ପାର୍ଶ୍ୱ ସର୍ଭର, ଏବଂ "ବୁଦ୍ଧିମାନ ସିଷ୍ଟମ୍ + ବୁଦ୍ଧିମାନ ମେସିନ୍ + କର୍ମଚାରୀ ସହାୟତା" ର ଯାଞ୍ଚ ପ୍ରଣାଳୀକୁ ଏକତ୍ର କରେ |ଏହା ସହରୀ ଶାସନର ପରିବର୍ତ୍ତନକୁ କର୍ମଚାରୀ-ଘୋରରୁ ଯାନ୍ତ୍ରିକ ବୁଦ୍ଧି, ପରୀକ୍ଷାମୂଳକ ବିଚାର ଠାରୁ ତଥ୍ୟ ବିଶ୍ଳେଷଣ ଏବଂ ସକ୍ରିୟ ଆବିଷ୍କାର ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ନିଷ୍କ୍ରିୟ ପ୍ରତିକ୍ରିୟାରେ ପ୍ରୋତ୍ସାହିତ କରେ |

ବୁଦ୍ଧିମାନ ନିର୍ମାଣ ସ୍ଥାନ କ୍ଷେତ୍ରରେ |

ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ-ଆଧାରିତ ବ intelligent ଦ୍ଧିକ ନିର୍ମାଣ ସାଇଟ୍ ସମାଧାନଗୁଡିକ AI ଟେକ୍ନୋଲୋଜିର ଗଭୀର ଏକୀକରଣକୁ ପାରମ୍ପାରିକ ନିର୍ମାଣ ଶିଳ୍ପ ନିରାପତ୍ତା ମନିଟରିଂ କାର୍ଯ୍ୟରେ ପ୍ରୟୋଗ କରିଥାଏ, ନିର୍ମାଣ ସ୍ଥଳରେ ଏକ ଏଜ୍ ଆନାଲିସିସ୍ ଟର୍ମିନାଲ୍ ରଖି, ନିରପେକ୍ଷ ଅନୁସନ୍ଧାନ ଏବଂ ବୁଦ୍ଧିମାନ ଭିଡିଓ ଉପରେ ଆଧାର କରି ଭିଜୁଆଲ୍ AI ଆଲଗୋରିଦମର ବିକାଶ ସମାପ୍ତ କରେ | ଆନାଲିଟିକ୍ସ ଟେକ୍ନୋଲୋଜି, ଚିହ୍ନଟ ହେବାକୁ ଥିବା ଘଟଣାଗୁଡ଼ିକର ପୂର୍ଣ୍ଣକାଳୀନ ଚିହ୍ନଟ (ଯଥା, ହେଲମେଟ ପିନ୍ଧିବା କି ନାହିଁ ତାହା ଚିହ୍ନଟ କରିବା), କର୍ମଚାରୀ, ପରିବେଶ, ସୁରକ୍ଷା ଏବଂ ଅନ୍ୟାନ୍ୟ ସୁରକ୍ଷା ବିପଦ ବିନ୍ଦୁ ଚିହ୍ନଟ ଏବଂ ଆଲାର୍ମ ରିମାଇଣ୍ଡର୍ ସେବା ଯୋଗାଇବା ଏବଂ ଅସୁରକ୍ଷିତ ଚିହ୍ନଟ ପାଇଁ ପଦକ୍ଷେପ ନେବା | କାରକଗୁଡିକ, AI ବୁଦ୍ଧିମାନ ରାକ୍ଷୀ, ମାନବ ଶକ୍ତି ଖର୍ଚ୍ଚ ସଞ୍ଚୟ, ନିର୍ମାଣ ସ୍ଥାନଗୁଡିକର କର୍ମଚାରୀ ଏବଂ ସମ୍ପତ୍ତି ସୁରକ୍ଷା ପରିଚାଳନା ଆବଶ୍ୟକତା ପୂରଣ କରିବାକୁ |

ବୁଦ୍ଧିମାନ ପରିବହନ କ୍ଷେତ୍ରରେ |

କ୍ଲାଉଡ୍ ସାଇଡ୍-ଏଣ୍ଡ ସ୍ଥାପତ୍ୟ ବ intelligent ଦ୍ଧିକ ପରିବହନ ଶିଳ୍ପରେ ପ୍ରୟୋଗଗୁଡ଼ିକର ନିୟୋଜନ ପାଇଁ ମ basic ଳିକ ପାରାଦୀପ ପାଲଟିଛି, କ୍ଲାଉଡ୍ ସାଇଡ୍ କେନ୍ଦ୍ରୀଭୂତ ପରିଚାଳନା ଏବଂ ତଥ୍ୟ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣର ଏକ ଅଂଶ ସହିତ, ଧାର ପାର୍ଶ୍ୱ ମୁଖ୍ୟତ edge ଧାର-ପାର୍ଶ୍ୱ ତଥ୍ୟ ବିଶ୍ଳେଷଣ ଏବଂ ଗଣନା ନିଷ୍ପତ୍ତି ପ୍ରଦାନ କରିଥାଏ | -ମେକିଂ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ, ଏବଂ ଶେଷ ପାର୍ଶ୍ୱ ମୁଖ୍ୟତ business ବ୍ୟବସାୟ ତଥ୍ୟ ସଂଗ୍ରହ ପାଇଁ ଦାୟୀ |

ଯାନବାହାନ-ସଡକ ସମନ୍ୱୟ, ହୋଲୋଗ୍ରାଫିକ୍ ଛକ, ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ଡ୍ରାଇଭିଂ ଏବଂ ରେଳ ଟ୍ରାଫିକ୍ ପରି ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ପରିସ୍ଥିତିରେ, ସେଠାରେ ବହୁ ସଂଖ୍ୟକ ହେଟ୍ରୋଜେନିୟସ୍ ଡିଭାଇସ୍ ଆକ୍ସେସ୍ ହୋଇଛି ଏବଂ ଏହି ଉପକରଣଗୁଡ଼ିକ ପ୍ରବେଶ ପରିଚାଳନା, ପ୍ରସ୍ଥାନ ପରିଚାଳନା, ଆଲାର୍ମ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ, ଏବଂ କାର୍ଯ୍ୟ ଏବଂ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ଆବଶ୍ୟକ କରେ |ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଙ୍ଗ୍ ବିଭାଜନ ଏବଂ ଜୟ କରିପାରିବ, ବଡକୁ ଛୋଟରେ ପରିଣତ କରିପାରିବ, କ୍ରସ୍-ଲେୟାର୍ ପ୍ରୋଟୋକଲ୍ ରୂପାନ୍ତର କାର୍ଯ୍ୟ ଯୋଗାଇବ, ଏକୀକୃତ ଏବଂ ସ୍ଥିର ପ୍ରବେଶ ହାସଲ କରିପାରିବ, ଏବଂ ହେଟେରୋଜିନସ୍ ତଥ୍ୟର ସହଯୋଗୀ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ ମଧ୍ୟ କରିପାରିବ |

ଶିଳ୍ପ ଉତ୍ପାଦନ କ୍ଷେତ୍ରରେ |

ଉତ୍ପାଦନ ପ୍ରକ୍ରିୟା ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ଦୃଶ୍ୟ: ସମ୍ପ୍ରତି, ବହୁ ସଂଖ୍ୟକ ବିଚ୍ଛିନ୍ନ ଉତ୍ପାଦନ ପ୍ରଣାଳୀ ତଥ୍ୟର ଅସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣତା ଦ୍ୱାରା ସୀମିତ, ଏବଂ ସାମଗ୍ରିକ ଉପକରଣ ଦକ୍ଷତା ଏବଂ ଅନ୍ୟାନ୍ୟ ସୂଚକାଙ୍କ ତଥ୍ୟ ଗଣନା ଅପେକ୍ଷାକୃତ ସ୍ଲିପ୍ ଅଟେ, ଯାହା ଦକ୍ଷତା ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ପାଇଁ ବ୍ୟବହାର କରିବା କଷ୍ଟକର କରିଥାଏ |ସେମେଟିକ୍ ସ୍ତରର ଉତ୍ପାଦନ ପ୍ରଣାଳୀ ଭୂସମାନ୍ତର ଯୋଗାଯୋଗ ଏବଂ ଭୂଲମ୍ବ ଯୋଗାଯୋଗ ହାସଲ କରିବା ପାଇଁ ଯନ୍ତ୍ରପାତି ସୂଚନା ମଡେଲ ଉପରେ ଆଧାର କରି ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ ପ୍ଲାଟଫର୍ମ, ମଡେଲ-ଆଧାରିତ ଉତ୍ପାଦନ ରେଖା ହାସଲ କରିବା ପାଇଁ ରିଅଲ୍-ଟାଇମ୍ ଡାଟା ପ୍ରବାହ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ପ୍ରଣାଳୀ ଉପରେ ଆଧାର କରି | ବିଚ୍ଛିନ୍ନ ଉତ୍ପାଦନ ପ୍ରଣାଳୀରେ ନିଷ୍ପତ୍ତି ନେବା ପାଇଁ ଶକ୍ତିଶାଳୀ ତଥ୍ୟ ସମର୍ଥନ ଯୋଗାଇବା ପାଇଁ ମଲ୍ଟି-ଡାଟା ଉତ୍ସ ସୂଚନା ଫ୍ୟୁଜନ୍ |

ଯନ୍ତ୍ରପାତି ପୂର୍ବାନୁମାନ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ଦୃଶ୍ୟ: ଶିଳ୍ପ ଉପକରଣର ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣକୁ ତିନି ପ୍ରକାରରେ ବିଭକ୍ତ କରାଯାଇଛି: ପ୍ରତିକାର ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ, ପ୍ରତିଷେଧକ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ଏବଂ ଭବିଷ୍ୟବାଣୀ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ |ପୁନରୁଦ୍ଧାର ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ପୂର୍ବ ପୋଷ୍ଟ ଫାକ୍ଟୋ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ, ପ୍ରତିଷେଧକ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ଏବଂ ଭବିଷ୍ୟବାଣୀ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ପୂର୍ବ ଆଣ୍ଟେ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣର ଅଟେ, ପୂର୍ବଟି ସମୟ, ଯନ୍ତ୍ରପାତି କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତା, ସାଇଟ୍ ଅବସ୍ଥା ଏବଂ ଯନ୍ତ୍ରର ନିୟମିତ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ପାଇଁ ଅନ୍ୟାନ୍ୟ କାରଣ ଉପରେ ଆଧାରିତ, ମାନବ ଉପରେ ଅଧିକ କିମ୍ବା କମ ଆଧାରିତ | ଅଭିଜ୍ଞତା, ସେନ୍ସର ତଥ୍ୟ ସଂଗ୍ରହ ମାଧ୍ୟମରେ, ଉପକରଣ ବିଶ୍ଳେଷଣର ଶିଳ୍ପ ମଡେଲ ଉପରେ ଆଧାର କରି ଉପକରଣର କାର୍ଯ୍ୟ ସ୍ଥିତିର ପ୍ରକୃତ-ସମୟ ମନିଟରିଂ ଏବଂ ବିଫଳତା କେବେ ଘଟିବ ସଠିକ୍ ଭାବରେ ପୂର୍ବାନୁମାନ କରେ |

Industrial ଦ୍ୟୋଗିକ ଗୁଣବତ୍ତା ଯା inspection ୍ଚ ପରିସ୍ଥିତି: industrial ଦ୍ୟୋଗିକ ଦର୍ଶନ ଯା inspection ୍ଚ କ୍ଷେତ୍ର ହେଉଛି ପ୍ରଥମ ପାରମ୍ପାରିକ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ଅପ୍ଟିକାଲ୍ ଯା inspection ୍ଚ (AOI) ଗୁଣବତ୍ତା ଯା inspection ୍ଚ କ୍ଷେତ୍ରରେ, କିନ୍ତୁ ବର୍ତ୍ତମାନ ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ AOI ର ବିକାଶ, ଅନେକ ତ୍ରୁଟି ଚିହ୍ନଟ ଏବଂ ଅନ୍ୟାନ୍ୟ ଜଟିଳ ପରିସ୍ଥିତିରେ, ବିଭିନ୍ନ ପ୍ରକାରର ତ୍ରୁଟି ଯୋଗୁଁ | ପ୍ରକାରର, ବ feature ଶିଷ୍ଟ୍ୟ ନିଷ୍କାସନ ଅସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ, ଆଡାପ୍ଟିଭ୍ ଆଲଗୋରିଦମ ଖରାପ ବିସ୍ତାର, ଉତ୍ପାଦନ ଲାଇନ ବାରମ୍ବାର ଅପଡେଟ୍ ହୁଏ, ଆଲଗୋରିଦମ ସ୍ଥାନାନ୍ତରଣ ନମନୀୟ ନୁହେଁ ଏବଂ ଅନ୍ୟାନ୍ୟ କାରଣ, ପାରମ୍ପାରିକ AOI ପ୍ରଣାଳୀ ଉତ୍ପାଦନ ଲାଇନର ଆବଶ୍ୟକତାକୁ ପୂରଣ କରିବା କଷ୍ଟକର |ତେଣୁ, ଗଭୀର ଶିଖିବା + ଛୋଟ ନମୁନା ଶିକ୍ଷା ଦ୍ୱାରା ପ୍ରତିନିଧିତ୍ A ହୋଇଥିବା AI ଶିଳ୍ପ ଗୁଣବତ୍ତା ଯାଞ୍ଚ ଆଲଗୋରିଦମ ପ୍ଲାଟଫର୍ମ ଧୀରେ ଧୀରେ ପାରମ୍ପାରିକ ଭିଜୁଆଲ୍ ଯାଞ୍ଚ ଯୋଜନାକୁ ବଦଳାଇଥାଏ ଏବଂ AI ଶିଳ୍ପ ଗୁଣବତ୍ତା ଯାଞ୍ଚ ପ୍ଲାଟଫର୍ମ ଶାସ୍ତ୍ରୀୟ ମେସିନ୍ ଲର୍ନିଙ୍ଗ ଆଲଗୋରିଦମ ଏବଂ ଗଭୀର ଶିକ୍ଷଣ ଯାଞ୍ଚ ଆଲଗୋରିଦମର ଦୁଇଟି ପର୍ଯ୍ୟାୟ ଦେଇ ଗତି କରିଛି |