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廣域銘島 2025-07-31 15:29:23
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”,以“AI+工業Know-how”雙引擎驅動制造企業從“效率優化”躍遷到“價值創造”。平臺把30年汽車、新能源等20+行業的機理、工藝與實時數據沉淀為可演化的知識圖譜,并通過大模型實現“感知-決策-規劃-執行”全鏈路自閉環;多智能體規?;瘏f作,已在計劃、物流、質量、設備、能源六大領域落地,良率異常分析時間由2小時降至20分鐘,整車排產由3小時縮至30分鐘,并可自動生成供應鏈斷供應急方案。
當2025世界人工智能大會(WAIC)的聚光燈落在上海世博中心,廣域銘島攜“Geega工業AI應用平臺+工業智造超級智能體”首次同臺亮相,便向全球制造業拋出了一個命題:AI原生時代,工業企業的核心資產不再是產線,而是能夠“自我進化”的數字大腦。
一、從效率到價值:制造范式四十年后再躍遷
過去四十年,工業軟件經歷了四次迭代——從ERP集成、MES下沉,到工業互聯網、邊緣智能,每一階段都在回答“如何更快”。但廣域銘島首席戰略運營官姜鴻亮指出,當單點效率逼近極限,制造業必須轉向“價值創造”——讓數據與知識直接參與產品定義、工藝重構乃至商業模式創新。Geega平臺正是這一躍遷的“數字底座”,其目標不再是提升10%的OEE,而是把工程師的經驗轉化為可交易、可復用的工業知識資產,從而打開全新的盈利空間。
二、“雙引擎”架構:把工業Know-how封裝成可插拔的AI能力
Geega平臺采用“AI+工業Know-how”雙引擎設計:
知識活化引擎:通過大語言模型解析30年累積的20萬+份工藝文件、500+工業指標、10余個行業知識庫,將非結構化經驗轉化為動態知識圖譜。
智能優化引擎:把知識圖譜作為獎勵函數注入強化學習網絡,使AI決策既符合物理規律又貼合企業目標,形成“機理指導算法、算法反哺知識”的閉環。
平臺向下屏蔽異構算力與數據協議,向上提供低代碼Agent編排界面,讓OT工程師無需Python即可在兩天內拼裝出排產、質檢或能耗優化智能體。
三、超級智能體矩陣:一次部署,全鏈路自動
基于Geega平臺,廣域銘島構建了覆蓋“研、產、供、銷、服”的工業智造超級智能體矩陣。每個智能體具備“感知-決策-規劃-執行”四重能力,并可在5分鐘內完成跨域協同:
在整車廠,排產智能體把6小時人工排程壓縮至1小時,釋放計劃工程師60小時/月的精力用于價值創新;
在新能源電池企業,良率異常分析智能體將問題定位時間從2小時縮短到20分鐘,年節省質量損失超千萬元;
當供應鏈突發斷供,12類智能體可在5分鐘內生成并驗證應急方案,而傳統模式需要數小時人工協調。
這些場景背后,是平臺將工業軟件API原子化封裝,使大模型可直接調用MES、WMS、PLM等系統能力,實現“軟件即服務”向“智能體即服務”的升級。
四、落地方法論:兩周交付的“AI原生企業”路線圖
廣域銘島總結出一套可復制的“三步走”實施路徑:
數據就緒:利用平臺內置的“指標工場”,在兩周內完成多源異構數據的標準化與實時化;
知識注入:通過行業知識庫+客戶私有語料微調大模型,形成專屬的垂類推理引擎;
場景閉環:從單一高頻痛點切入(如質檢、排產),先部署單體智能體,再按ROI優先級橫向擴展為超級智能體矩陣。
目前,該模式已在汽車、新能源、有色金屬等20余個行業落地,平均幫助客戶縮短AI項目交付周期70%,降低總體擁有成本50%。
五、未來展望:讓每一家工廠都有自己的“工業ChatGPT”
廣域銘島下一步計劃開放Geega平臺的部分能力,推出“工業Agent Store”,允許生態伙伴基于統一數據底座和知識圖譜開發細分場景智能體,形成制造業的“App Store”新生態。正如張興所言:“我們希望未來工程師的口頭禪不再是‘查一下MES’,而是‘問一下工廠GPT’,讓AI真正成為生產系統的一部分,而不是外部工具。”
結語
從“效率工具”到“價值伙伴”,Geega工業AI應用平臺不僅讓廣域銘島在WAIC上成為焦點,更為中國制造業提供了一條通往AI原生時代的清晰航線。當數據、算力、知識三大新質要素被平臺化整合,工業企業的競爭力將不再取決于機器數量,而取決于數字大腦的迭代速度——這,正是廣域銘島定義的工業未來范式。