କ୍ଲାଉଡ୍ ସେବାରୁ ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ, AI "ଶେଷ ମାଇଲ୍" ରେ ପହଞ୍ଚିଛି

ଆଗାମୀ ପାଞ୍ଚ ବର୍ଷ ମଧ୍ୟରେ ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ ବଜାର 36.1% CAGR ବୃଦ୍ଧି ପାଇବ

ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ ଶିଳ୍ପ ସ୍ଥିର ବିକାଶର ଏକ ପର୍ଯ୍ୟାୟରେ ପ୍ରବେଶ କରିଛି, ଯାହା ଏହାର ସେବା ପ୍ରଦାନକାରୀଙ୍କ କ୍ରମାଗତ ବିବିଧତା, ବିସ୍ତାରିତ ବଜାର ଆକାର ଏବଂ ପ୍ରୟୋଗ କ୍ଷେତ୍ରର ଆହୁରି ପ୍ରସାରଣ ଦ୍ୱାରା ପ୍ରମାଣିତ। ବଜାର ଆକାର ଦୃଷ୍ଟିରୁ, IDC ର ଟ୍ରାକିଂ ରିପୋର୍ଟରୁ ମିଳିଥିବା ତଥ୍ୟ ଦର୍ଶାଉଛି ଯେ ଚୀନରେ ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ ସର୍ଭରଗୁଡ଼ିକର ସାମଗ୍ରିକ ବଜାର ଆକାର 2021 ରେ 3.31 ବିଲିୟନ ଆମେରିକୀୟ ଡଲାରରେ ପହଞ୍ଚିଛି, ଏବଂ ଚୀନରେ ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ ସର୍ଭରଗୁଡ଼ିକର ସାମଗ୍ରିକ ବଜାର ଆକାର 2020 ରୁ 2025 ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ 22.2% ର ଏକ ଚକ୍ରବୃଦ୍ଧି ହାରରେ ବୃଦ୍ଧି ପାଇବାର ଆଶା କରାଯାଉଛି। ସୁଲିଭାନ୍ ପୂର୍ବାନୁମାନ କରିଛନ୍ତି ଯେ ଚୀନରେ ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂର ବଜାର ଆକାର 2027 ରେ 250.9 ବିଲିୟନ RMB ରେ ପହଞ୍ଚିବ, 2023 ରୁ 2027 ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ 36.1% CAGR ସହିତ।

ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ ଇକୋ-ଇଣ୍ଡଷ୍ଟ୍ରି ସମୃଦ୍ଧ ହେଉଛି

ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ ବର୍ତ୍ତମାନ ପ୍ରାରମ୍ଭିକ ପର୍ଯ୍ୟାୟରେ ଅଛି, ଏବଂ ଶିଳ୍ପ ଶୃଙ୍ଖଳାରେ ବ୍ୟବସାୟିକ ସୀମା ତୁଳନାତ୍ମକ ଭାବରେ ଅସ୍ପଷ୍ଟ। ବ୍ୟକ୍ତିଗତ ବିକ୍ରେତାଙ୍କ ପାଇଁ, ବ୍ୟବସାୟିକ ପରିସ୍ଥିତି ସହିତ ସମନ୍ୱୟ ବିଚାର କରିବା ଆବଶ୍ୟକ, ଏବଂ ବୈଷୟିକ ସ୍ତରରୁ ବ୍ୟବସାୟିକ ପରିସ୍ଥିତିରେ ପରିବର୍ତ୍ତନ ସହିତ ଖାପ ଖୁଆଇବାର କ୍ଷମତା ରହିବା ମଧ୍ୟ ଆବଶ୍ୟକ, ଏବଂ ହାର୍ଡୱେର୍ ଉପକରଣ ସହିତ ଉଚ୍ଚ ପରିମାଣର ସୁସଙ୍ଗତତା ସହିତ ପ୍ରକଳ୍ପଗୁଡ଼ିକୁ ଲ୍ୟାଣ୍ଡ କରିବାର ଇଞ୍ଜିନିୟରିଂ କ୍ଷମତା ମଧ୍ୟ ନିଶ୍ଚିତ କରିବା ଆବଶ୍ୟକ।

ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ ଶିଳ୍ପ ଶୃଙ୍ଖଳାକୁ ଚିପ୍ ବିକ୍ରେତା, ଆଲଗୋରିଦମ୍ ବିକ୍ରେତା, ହାର୍ଡୱେର୍ ଡିଭାଇସ୍ ନିର୍ମାତା ଏବଂ ସମାଧାନ ପ୍ରଦାନକାରୀରେ ବିଭକ୍ତ କରାଯାଇଛି। ଚିପ୍ ବିକ୍ରେତାମାନେ ମୁଖ୍ୟତଃ ଏଣ୍ଡ-ସାଇଡ୍ ରୁ ଏଜ୍-ସାଇଡ୍ ରୁ କ୍ଲାଉଡ୍-ସାଇଡ୍ ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ପାରାଗଣିତ ଚିପ୍ସ ବିକଶିତ କରନ୍ତି, ଏବଂ ଏଜ୍-ସାଇଡ୍ ଚିପ୍ସ ବ୍ୟତୀତ, ସେମାନେ ତ୍ୱରାନ୍ୱିତ କାର୍ଡ ଏବଂ ସଫ୍ଟୱେର୍ ବିକାଶ ପ୍ଲାଟଫର୍ମଗୁଡ଼ିକୁ ମଧ୍ୟ ବିକଶିତ କରନ୍ତି। ଆଲଗୋରିଦମ୍ ବିକ୍ରେତାମାନେ ସାଧାରଣ କିମ୍ବା କଷ୍ଟମାଇଜ୍ ଆଲଗୋରିଦମ୍ ନିର୍ମାଣ ପାଇଁ କମ୍ପ୍ୟୁଟର ଦୃଷ୍ଟି ଆଲଗୋରିଦମ୍ କୁ ମୂଳ ଭାବରେ ଗ୍ରହଣ କରନ୍ତି, ଏବଂ ଏପରି ଉଦ୍ୟୋଗ ମଧ୍ୟ ଅଛି ଯେଉଁମାନେ ଆଲଗୋରିଦମ୍ ମଲ୍ କିମ୍ବା ତାଲିମ ଏବଂ ପୁସ୍ ପ୍ଲାଟଫର୍ମ ନିର୍ମାଣ କରନ୍ତି। ଉପକରଣ ବିକ୍ରେତାମାନେ ସକ୍ରିୟ ଭାବରେ ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ ଉତ୍ପାଦଗୁଡ଼ିକରେ ନିବେଶ କରୁଛନ୍ତି, ଏବଂ ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ ଉତ୍ପାଦଗୁଡ଼ିକର ରୂପ ନିରନ୍ତର ସମୃଦ୍ଧ ହେଉଛି, ଧୀରେ ଧୀରେ ଚିପ୍ ରୁ ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ମେସିନ୍ ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ ଉତ୍ପାଦଗୁଡ଼ିକର ଏକ ପୂର୍ଣ୍ଣ ଷ୍ଟାକ୍ ଗଠନ କରୁଛି। ସମାଧାନ ପ୍ରଦାନକାରୀମାନେ ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ଶିଳ୍ପ ପାଇଁ ସଫ୍ଟୱେର୍ କିମ୍ବା ସଫ୍ଟୱେର୍-ହାର୍ଡୱେର୍-ସମ୍ମିଶ୍ରିତ ସମାଧାନ ପ୍ରଦାନ କରନ୍ତି।

ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ ଶିଳ୍ପ ପ୍ରୟୋଗଗୁଡ଼ିକ ତ୍ୱରାନ୍ୱିତ ହୁଏ

ସ୍ମାର୍ଟ ସିଟି କ୍ଷେତ୍ରରେ

ସହରାଞ୍ଚଳ ସମ୍ପତ୍ତିର ଏକ ବ୍ୟାପକ ଯାଞ୍ଚ ବର୍ତ୍ତମାନ ସାଧାରଣତଃ ମାନୁଆଲ୍ ଯାଞ୍ଚ ମୋଡ୍‌ରେ ବ୍ୟବହୃତ ହେଉଛି, ଏବଂ ମାନୁଆଲ୍ ଯାଞ୍ଚ ମୋଡ୍‌ରେ ଉଚ୍ଚ ସମୟସାପେକ୍ଷ ଏବଂ ଶ୍ରମ-ନିର୍ଭରଶୀଳ ଖର୍ଚ୍ଚ, ବ୍ୟକ୍ତିବିଶେଷଙ୍କ ଉପରେ ପ୍ରକ୍ରିୟା ନିର୍ଭରଶୀଳତା, ଦୁର୍ବଳ କଭରେଜ୍ ଏବଂ ଯାଞ୍ଚ ଫ୍ରିକ୍ୱେନ୍ସି ଏବଂ ନିମ୍ନମାନର ଗୁଣବତ୍ତା ନିୟନ୍ତ୍ରଣ ସମସ୍ୟା ରହିଛି। ସେହି ସମୟରେ ଯାଞ୍ଚ ପ୍ରକ୍ରିୟାରେ ବିପୁଳ ପରିମାଣର ତଥ୍ୟ ରେକର୍ଡ କରାଯାଇଥିଲା, କିନ୍ତୁ ଏହି ତଥ୍ୟ ସମ୍ବଳଗୁଡ଼ିକୁ ବ୍ୟବସାୟ ସଶକ୍ତିକରଣ ପାଇଁ ତଥ୍ୟ ସମ୍ପତ୍ତିରେ ରୂପାନ୍ତରିତ କରାଯାଇ ନାହିଁ। ମୋବାଇଲ୍ ଯାଞ୍ଚ ପରିସ୍ଥିତିରେ AI ପ୍ରଯୁକ୍ତି ପ୍ରୟୋଗ କରି, ଏଣ୍ଟରପ୍ରାଇଜ୍ ଏକ ସହରାଞ୍ଚଳ ଶାସନ AI ବୁଦ୍ଧିମାନ ଯାଞ୍ଚ ଯାନ ସୃଷ୍ଟି କରିଛି, ଯାହା ଇଣ୍ଟରନେଟ୍ ଅଫ୍ ଥିଙ୍ଗସ୍, କ୍ଲାଉଡ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ, AI ଆଲଗୋରିଦମ ଭଳି ପ୍ରଯୁକ୍ତିବିଦ୍ୟା ଗ୍ରହଣ କରେ ଏବଂ ହାଇ-ଡେଫିନେସନ୍ କ୍ୟାମେରା, ଅନ୍-ବୋର୍ଡ ଡିସପ୍ଲେ ଏବଂ AI ପାର୍ଶ୍ୱ ସର୍ଭର ଭଳି ବୃତ୍ତିଗତ ଉପକରଣ ବହନ କରେ, ଏବଂ "ବୁଦ୍ଧିମାନ ସିଷ୍ଟମ୍ + ବୁଦ୍ଧିମାନ ମେସିନ୍ + କର୍ମଚାରୀ ସହାୟତା" ର ଯାଞ୍ଚ ଯନ୍ତ୍ରକୁ ମିଶ୍ରଣ କରେ। ଏହା ସହରାଞ୍ଚଳ ଶାସନକୁ କର୍ମଚାରୀ-ନିର୍ଭରଶୀଳରୁ ଯାନ୍ତ୍ରିକ ବୁଦ୍ଧିମତ୍ତା, ଅଭିଜ୍ଞତାମୂଳକ ବିଚାରରୁ ତଥ୍ୟ ବିଶ୍ଳେଷଣ ଏବଂ ନିଷ୍କ୍ରିୟ ପ୍ରତିକ୍ରିୟାରୁ ସକ୍ରିୟ ଆବିଷ୍କାରକୁ ପରିବର୍ତ୍ତନକୁ ପ୍ରୋତ୍ସାହିତ କରେ।

ବୁଦ୍ଧିମାନ ନିର୍ମାଣ ସ୍ଥଳ କ୍ଷେତ୍ରରେ

ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ-ଆଧାରିତ ବୁଦ୍ଧିମାନ ନିର୍ମାଣ ସ୍ଥଳ ସମାଧାନଗୁଡ଼ିକ ପାରମ୍ପରିକ ନିର୍ମାଣ ଶିଳ୍ପ ସୁରକ୍ଷା ମନିଟରିଂ କାର୍ଯ୍ୟରେ ଏଆଇ ପ୍ରଯୁକ୍ତିର ଗଭୀର ସମନ୍ୱୟକୁ ପ୍ରୟୋଗ କରନ୍ତି, ନିର୍ମାଣ ସ୍ଥାନରେ ଏକ ଏଜ୍ ଏଆଇ ବିଶ୍ଳେଷଣ ଟର୍ମିନାଲ ସ୍ଥାପନ କରି, ବୁଦ୍ଧିମାନ ଭିଡିଓ ବିଶ୍ଳେଷଣ ପ୍ରଯୁକ୍ତିବିଦ୍ୟା ଉପରେ ଆଧାରିତ ଭିଜୁଆଲ୍ ଏଆଇ ଆଲଗୋରିଦମର ସ୍ୱାଧୀନ ଗବେଷଣା ଏବଂ ବିକାଶ ସମାପ୍ତ କରି, ଚିହ୍ନଟ ହେବାକୁ ଥିବା ଘଟଣାଗୁଡ଼ିକର ପୂର୍ଣ୍ଣ-ସମୟ ଚିହ୍ନଟ (ଯଥା, ହେଲମେଟ୍ ପିନ୍ଧିବେ କି ନାହିଁ ତାହା ଚିହ୍ନଟ କରିବା), କର୍ମଚାରୀ, ପରିବେଶ, ସୁରକ୍ଷା ଏବଂ ଅନ୍ୟାନ୍ୟ ସୁରକ୍ଷା ବିପଦ ବିନ୍ଦୁ ଚିହ୍ନଟ ଏବଂ ଆଲାର୍ମ ସ୍ମରଣକାରୀ ସେବା ପ୍ରଦାନ କରି, ଏବଂ ନିର୍ମାଣ ସ୍ଥଳର କର୍ମଚାରୀ ଏବଂ ସମ୍ପତ୍ତି ସୁରକ୍ଷା ପରିଚାଳନା ଆବଶ୍ୟକତା ପୂରଣ କରିବା ପାଇଁ ଅସୁରକ୍ଷିତ କାରକ ଚିହ୍ନଟ, ଏଆଇ ବୁଦ୍ଧିମାନ ସୁରକ୍ଷା, ମାନବଶକ୍ତି ଖର୍ଚ୍ଚ ସଞ୍ଚୟ କରିବା ପାଇଁ ପଦକ୍ଷେପ ନିଅନ୍ତି।

ବୁଦ୍ଧିମାନ ପରିବହନ କ୍ଷେତ୍ରରେ

କ୍ଲାଉଡ୍-ସାଇଡ୍-ଏଣ୍ଡ୍ ଆର୍କିଟେକ୍ଚର ବୁଦ୍ଧିମାନ ପରିବହନ ଶିଳ୍ପରେ ଆପ୍ଲିକେସନ୍‌ଗୁଡ଼ିକର ନିୟୋଜନ ପାଇଁ ମୌଳିକ ଉଦାହରଣ ପାଲଟିଛି, କ୍ଲାଉଡ୍ ପାର୍ଶ୍ୱ କେନ୍ଦ୍ରୀକୃତ ପରିଚାଳନା ଏବଂ ଡାଟା ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣର ଏକ ଅଂଶ ପାଇଁ ଦାୟୀ, ଧାର ପାର୍ଶ୍ୱ ମୁଖ୍ୟତଃ ଧାର-ପାର୍ଶ୍ୱ ଡାଟା ବିଶ୍ଳେଷଣ ଏବଂ ଗଣନା ନିଷ୍ପତ୍ତି ଗ୍ରହଣ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ପ୍ରଦାନ କରେ, ଏବଂ ଶେଷ ପାର୍ଶ୍ୱ ମୁଖ୍ୟତଃ ବ୍ୟବସାୟିକ ତଥ୍ୟ ସଂଗ୍ରହ ପାଇଁ ଦାୟୀ।

ଯାନବାହନ-ରାସ୍ତା ସମନ୍ୱୟ, ହୋଲୋଗ୍ରାଫିକ୍ ଛକ, ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ଡ୍ରାଇଭିଂ ଏବଂ ରେଳ ଟ୍ରାଫିକ୍ ଭଳି ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ପରିସ୍ଥିତିରେ, ବହୁ ସଂଖ୍ୟକ ଭିନ୍ନ ଭିନ୍ନ ଡିଭାଇସ୍ ପ୍ରବେଶ କରାଯାଏ, ଏବଂ ଏହି ଡିଭାଇସ୍ ପାଇଁ ପ୍ରବେଶ ପରିଚାଳନା, ପ୍ରସ୍ଥାନ ପରିଚାଳନା, ଆଲାର୍ମ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ଏବଂ ପରିଚାଳନା ଏବଂ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ଆବଶ୍ୟକ ହୁଏ। ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ ବିଭାଜିତ ଏବଂ ବିଜୟୀ ହୋଇପାରେ, ବଡ଼କୁ ଛୋଟ କରିପାରେ, କ୍ରସ୍-ଲେୟର ପ୍ରୋଟୋକଲ୍ ରୂପାନ୍ତର କାର୍ଯ୍ୟ ପ୍ରଦାନ କରିପାରିବ, ଏକୀକୃତ ଏବଂ ସ୍ଥିର ପ୍ରବେଶ ହାସଲ କରିପାରିବ, ଏବଂ ଭିନ୍ନ ଭିନ୍ନ ଡାଟାର ସହଯୋଗୀ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ ମଧ୍ୟ କରିପାରିବ।

ଶିଳ୍ପ ଉତ୍ପାଦନ କ୍ଷେତ୍ରରେ

ଉତ୍ପାଦନ ପ୍ରକ୍ରିୟା ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ପରିସ୍ଥିତି: ବର୍ତ୍ତମାନ, ତଥ୍ୟର ଅସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣତା ଦ୍ୱାରା ବହୁ ସଂଖ୍ୟକ ଭିନ୍ନ ଉତ୍ପାଦନ ପ୍ରଣାଳୀ ସୀମିତ, ଏବଂ ସାମଗ୍ରିକ ଉପକରଣ ଦକ୍ଷତା ଏବଂ ଅନ୍ୟାନ୍ୟ ସୂଚକାଙ୍କ ତଥ୍ୟ ଗଣନା ତୁଳନାତ୍ମକ ଭାବରେ ମନ୍ଥର, ଯାହା ଦକ୍ଷତା ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ପାଇଁ ବ୍ୟବହାର କରିବା କଷ୍ଟକର କରିଥାଏ। ଅର୍ଥଗତ ସ୍ତରର ଉତ୍ପାଦନ ପ୍ରଣାଳୀ ଭୂସମାନ୍ତର ଯୋଗାଯୋଗ ଏବଂ ଭୂଲମ୍ବ ଯୋଗାଯୋଗ ହାସଲ କରିବା ପାଇଁ ଉପକରଣ ସୂଚନା ମଡେଲ ଉପରେ ଆଧାରିତ ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ ପ୍ଲାଟଫର୍ମ, ବହୁ ସଂଖ୍ୟକ କ୍ଷେତ୍ର ପ୍ରକୃତ-ସମୟ ତଥ୍ୟକୁ ଏକତ୍ରିତ ଏବଂ ବିଶ୍ଳେଷଣ କରିବା ପାଇଁ ବାସ୍ତବ-ସମୟ ତଥ୍ୟ ପ୍ରବାହ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ପଦ୍ଧତି ଉପରେ ଆଧାରିତ, ମଡେଲ-ଆଧାରିତ ଉତ୍ପାଦନ ଲାଇନ୍ ବହୁ-ତଥ୍ୟ ଉତ୍ସ ସୂଚନା ମିଶ୍ରଣ ହାସଲ କରିବା ପାଇଁ, ଭିନ୍ନ ଉତ୍ପାଦନ ପ୍ରଣାଳୀରେ ନିଷ୍ପତ୍ତି ନେବା ପାଇଁ ଶକ୍ତିଶାଳୀ ତଥ୍ୟ ସମର୍ଥନ ପ୍ରଦାନ କରିବା ପାଇଁ।

ଉପକରଣ ପୂର୍ବାନୁମାନିକ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ପରିସ୍ଥିତି: ଶିଳ୍ପ ଉପକରଣର ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ତିନି ପ୍ରକାରରେ ବିଭକ୍ତ: ପୁନଃପ୍ରତିରୋଧକ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ, ପ୍ରତିରୋଧକ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ, ଏବଂ ପୂର୍ବାନୁମାନିକ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ। ପୁନରୁଦ୍ଧାର ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ଏକ୍ସ-ପୋଷ୍ଟ ଫ୍ୟାକ୍ଟୋ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ, ପ୍ରତିରୋଧକ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ଏବଂ ଭବିଷ୍ୟବାଣୀ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ଏକ୍ସ-ଆଣ୍ଟେ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ସହିତ ଜଡିତ, ପ୍ରଥମଟି ସମୟ, ଉପକରଣ କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତା, ସ୍ଥାନ ଅବସ୍ଥା ଏବଂ ଉପକରଣର ନିୟମିତ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ପାଇଁ ଅନ୍ୟାନ୍ୟ କାରଣ ଉପରେ ଆଧାରିତ, କମ୍ ବା ଅଧିକ ମାନବ ଅଭିଜ୍ଞତା ଉପରେ ଆଧାରିତ, ପରବର୍ତ୍ତୀଟି ସେନ୍ସର ତଥ୍ୟ ସଂଗ୍ରହ ମାଧ୍ୟମରେ, ଉପକରଣର କାର୍ଯ୍ୟକ୍ଷମ ଅବସ୍ଥାର ପ୍ରକୃତ-ସମୟ ନିରୀକ୍ଷଣ, ତଥ୍ୟ ବିଶ୍ଳେଷଣର ଶିଳ୍ପ ମଡେଲ ଉପରେ ଆଧାରିତ, ଏବଂ ବିଫଳତା ଘଟିବା ସମୟରେ ସଠିକ୍ ଭାବରେ ପୂର୍ବାନୁମାନ କରିଥାଏ।

ଶିଳ୍ପ ଗୁଣବତ୍ତା ଯାଞ୍ଚ ପରିସ୍ଥିତି: ଶିଳ୍ପ ଦୃଷ୍ଟି ନିରୀକ୍ଷଣ କ୍ଷେତ୍ର ହେଉଛି ଗୁଣବତ୍ତା ଯାଞ୍ଚ କ୍ଷେତ୍ରରେ ପ୍ରଥମ ପାରମ୍ପରିକ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ଅପ୍ଟିକାଲ୍ ନିରୀକ୍ଷଣ (AOI) ରୂପ, କିନ୍ତୁ ଏପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ AOI ର ବିକାଶ, ଅନେକ ତ୍ରୁଟି ଚିହ୍ନଟ ଏବଂ ଅନ୍ୟାନ୍ୟ ଜଟିଳ ପରିସ୍ଥିତିରେ, ବିଭିନ୍ନ ପ୍ରକାରର ତ୍ରୁଟି ଯୋଗୁଁ, ବୈଶିଷ୍ଟ୍ୟ ନିରୀକ୍ଷଣ ଅସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ, ଅନୁକୂଳ ଆଲଗୋରିଦମ ଦୁର୍ବଳ ବିସ୍ତାରଶୀଳତା, ଉତ୍ପାଦନ ଲାଇନ ବାରମ୍ବାର ଅପଡେଟ୍ ହୋଇଥାଏ, ଆଲଗୋରିଦମ ସ୍ଥାନାନ୍ତରଣ ନମନୀୟ ନୁହେଁ, ଏବଂ ଅନ୍ୟାନ୍ୟ କାରଣଗୁଡ଼ିକ, ପାରମ୍ପରିକ AOI ସିଷ୍ଟମ ଉତ୍ପାଦନ ଲାଇନ ଆବଶ୍ୟକତାର ବିକାଶ ପୂରଣ କରିବା କଷ୍ଟକର ହୋଇଛି। ତେଣୁ, ଗଭୀର ଶିକ୍ଷା + କ୍ଷୁଦ୍ର ନମୁନା ଶିକ୍ଷା ଦ୍ୱାରା ପ୍ରତିନିଧିତ୍ୱ କରାଯାଇଥିବା AI ଶିଳ୍ପ ଗୁଣବତ୍ତା ନିରୀକ୍ଷଣ ଆଲଗୋରିଦମ ପ୍ଲାଟଫର୍ମ ଧୀରେ ଧୀରେ ପାରମ୍ପରିକ ଦୃଶ୍ୟ ନିରୀକ୍ଷଣ ଯୋଜନାକୁ ବଦଳାଉଛି, ଏବଂ AI ଶିଳ୍ପ ଗୁଣବତ୍ତା ନିରୀକ୍ଷଣ ପ୍ଲାଟଫର୍ମ ଶାସ୍ତ୍ରୀୟ ମେସିନ୍ ଶିକ୍ଷଣ ଆଲଗୋରିଦମ ଏବଂ ଗଭୀର ଶିକ୍ଷା ନିରୀକ୍ଷଣ ଆଲଗୋରିଦମର ଦୁଇଟି ପର୍ଯ୍ୟାୟ ଦେଇ ଗତି କରିଛି।