摘要：在2025 WAIC上，廣域銘島發布全國首個“工業智造超級智能體”矩陣，依托Geega工業AI應用平臺，將大模型、知識圖譜與30年工業Know-how封裝成可插拔的數字員工。排產、質檢、倉儲等12類智能體可在5分鐘內協同完成供應鏈中斷應急方案，把排產時間從6小時壓縮到1小時，質量異常定位從2小時縮至20分鐘，率先讓“AI智能體”成為車間標配，為企業打開“AI原生”新范式。

一、從概念到車間：AI智能體的“廣域方案”

當消費級AI還在為“對話”狂歡時，工業現場已悄悄進入“智能體上崗”時代。廣域銘島把AI智能體拆成三類數字員工：感知型負責“看”數據，決策型負責“想”策略，執行型負責“動”設備。三類角色依托Geega平臺統一的數據底座和知識圖譜，實現了“感知—決策—規劃—執行”的自閉環。

二、12個數字員工如何協同？——超級智能體矩陣

傳統MES、PLM、WMS之間的斷點，被一張“協同決策網絡”縫合。

排產智能體：1–2分鐘生成最優約束組合，15分鐘完成驗證，1小時發布計劃。

倉儲智能體：實時監控庫存與缺件風險，同步更新要貨計劃，供應商交付波動率下降20%。

質檢智能體：對電池極片缺陷進行亞毫秒級識別，異常分析時間從2小時降至20分鐘。

當供應鏈突發斷供，計劃、采購、物流等12類智能體5分鐘內完成跨域協商，生成并驗證應急方案，人工僅需確認即可執行。

三、30年Know-how如何變成算法？——知識封裝與還原

廣域銘島把工程師的“手藝”拆成三步：

數據標準化：兩周內打通多源異構數據孤島，形成統一指標工場。

知識封裝：把焊接電流、涂布速度等經驗參數轉成可復用的知識模塊。

場景還原：當新車型上線，“工藝大師Agent”自動調用知識模塊，15分鐘生成SOP，人力成本降低40%。

四、案例速寫：AI原生工廠的一天

07:30 排產智能體收到緊急插單，秒級重排計劃；

07:32 倉儲智能體發現物料缺口，自動通知供應商加急；

07:35 物流智能體更新運輸路徑，確保零件在09:00前到達；

09:15 質檢智能體識別極片瑕疵，自動停機并推送根因報告；

09:20 設備智能體根據報告調整涂布壓力，良品率回升至98%。

全過程無人工干預，卻實現了“分鐘級”柔性響應。

五、從工具到生產力：AI原生企業的三條路徑

廣域銘島提出“三步走”模板，供任何制造企業復制：

數據就緒：用Geega指標工場兩周完成數據標準化；

知識注入：基于行業知識庫+客戶私有語料微調垂類大模型；

場景閉環：先選高頻痛點（如排產、質檢）部署單體智能體，再橫向擴展為超級智能體矩陣。

目前，汽車、新能源電池、有色金屬等20余家企業已按此模板落地，平均項目周期縮短70%，TCO下降50%。

結語

當AI智能體從“實驗室”走向“工位”，制造業的競爭邏輯將被重寫：誰擁有持續進化的數字員工，誰就擁有穿越周期的競爭力。廣域銘島用Geega平臺+超級智能體給出了可復制的中國答案——讓每一座工廠都能像訓練新員工一樣“訓練”AI，讓每一次生產波動都成為算法成長的養料，最終把“AI原生”從口號變成車間里看得見、算得清、賺得到的現實。