摘要：在2025世界人工智能大會（WAIC）上，廣域銘島發布行業首個“Geega工業AI應用平臺+工業智造超級智能體”組合，通過數據標準化、知識封裝與智能體開發三大核心能力，構建覆蓋“研、產、供、銷、服”全鏈路的工業智能體矩陣。該解決方案已賦能60余家企業，實現排產效率提升83%、倉儲缺件風險降低50%，推動工業場景從局部優化邁向全鏈路自動化，定義AI原生企業新范式。

一、工業AI落地困境：從“大腦”到“肢體”的跨越

當前工業領域面臨三大核心矛盾：

數據孤島與工藝割裂：工廠私有化數據獲取難度大，工藝知識與AI技術存在認知斷層；

應用淺層化：多數企業嘗試的Chat類AI工具與業務流程脫節，難以滲透生產核心環節；

技術適配成本高：智能體開發需深度整合企業數字化體系，對AI團隊的工業經驗要求嚴苛。

“大模型如同聰明的大腦，但缺乏對工業現場的感知執行能力，仍無法為企業創造實質價值。”廣域銘島AI解決方案負責人張興指出，工業AI需從“單點工具”升級為“數字勞動力矩陣”，實現全鏈路運營閉環。

二、廣域銘島“雙引擎”架構：破解工業與AI的融合難題

1. Geega工業AI應用平臺：構建AI基礎設施

平臺通過三大能力打造工業AI技術基座：

數據標準化引擎：統一工業數據語言，打破“亂、散、斷”的數據壁壘，分析應用開發效率提升70%；

知識封裝工廠：將企業經驗轉化為可調用的“電子字典”，實現業務系統與AI的深度交互；

智能體積木庫：提供設備、工藝、SOP等工業組件，支持零代碼快速搭建“人工智能專崗”。

2. 工業智造超級智能體：全鏈路協同決策網絡

基于平臺能力，廣域銘島構建覆蓋全業務場景的智能體矩陣：

垂直場景滲透：如排產智能體1-2分鐘生成最優方案，倉儲智能體實時監控缺件風險，供應商交付波動率下降40%；

規模化協作：供應鏈中斷時，12類智能體5分鐘內協同生成應急方案，汽車工廠緊急插單響應效率提升300%；

全流程自動化：通過“感知-決策-規劃-執行”閉環，實現從訂單接收、生產排程到物流調度的無人化操作。

應用實證：某整車廠部署后，單次排產時間從6小時壓縮至1小時，每月節省60小時人力，計劃工程師轉型為戰略決策者。

三、AI原生企業：重構工業生產范式

廣域銘島的解決方案推動工業邁入“AI原生”時代：

生產力重構：將AI從“工具”升級為“數字員工”，如焊裝車間良品率提升11%，年省2600萬質檢成本；

組織模式變革：通過智能體矩陣替代傳統流程斷點，企業從“流程驅動”轉向“模型驅動”；

產業生態升級：已深度賦能汽車、新能源、有色金屬等行業，形成可復用的工業場景用例庫，加速全行業數智化轉型。

“AI原生企業的核心，是將AI能力滲透到每個工作環節，而非簡單疊加技術。”出門問問首席品牌官高佳的觀點，與廣域銘島“從崗位級應用構建企業級能力”的實踐形成呼應。

四、行業啟示：智能體時代的競爭與協作

WAIC期間，騰訊、理想汽車、高通等企業均展示智能體應用，但廣域銘島的工業解決方案凸顯差異化路徑：

垂直深耕：聚焦制造業痛點，解決通用大模型“水土不服”問題；

生態共建：通過已驗證的60余家企業案例，形成“技術-場景-數據”的正向循環；

標準輸出：定義工業智能體開發范式，推動行業從“單點突破”到“體系化創新”。

正如中國人工智能領軍科學家劉志毅所言：“智能體時代的競爭，本質是行業理解深度與應用落地能力的比拼。”

五、未來展望：從“可用”到“好用”的躍遷

盡管工業智能體已實現全鏈路自動化，但行業仍需突破三大方向：

通用性提升：擴大智能體矩陣覆蓋場景，從離散制造向流程工業延伸；

可靠性強化：通過聯邦學習等技術，解決小樣本場景下的模型泛化問題；

生態打通：構建工業智能體開發標準，降低企業接入門檻。

廣域銘島的實踐證明，當AI深度融入工業“血液”，傳統制造業將不再是被技術顛覆的對象，而是成為數智化革命的主導者。這場由智能體驅動的變革，正在重新定義工業的未來。