人工智能在工業(yè)質(zhì)檢中的用主要體現(xiàn)在通過機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)對產(chǎn)品的質(zhì)量進行自動檢測，通過圖像識別技術(shù)對產(chǎn)品外觀進行缺陷檢測，或者通過對生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)分析進行異常檢測等。

在CDN下沉方面考慮將AI質(zhì)檢模型部署到離生產(chǎn)線更近的CDN節(jié)點上，這樣在數(shù)據(jù)產(chǎn)生地直接進行質(zhì)檢，減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r間和成本，提高了質(zhì)檢效率。

在其他行業(yè)，如工程業(yè)，通過CDN下沉將BIM（建筑信息模型）等大型文件緩存到靠近工地的CDN節(jié)點上，減少工地人員下載和查看這些文件的時間；在醫(yī)療業(yè)，通過CDN下沉將影像資料等大型文件緩存到靠近醫(yī)院的CDN節(jié)點上，提高醫(yī)生的診療效率；在石油業(yè)，通過CDN下沉將地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)等大型文件緩存到靠近油田的CDN節(jié)點上，方便工程師在現(xiàn)場進行數(shù)據(jù)分析和決策。