摘要：廣域銘島在2025年世界人工智能大會（WAIC）發布“Geega工業AI應用平臺+工業智造超級智能體”，聚焦工業AI深度落地，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”全鏈路的全流程自動化閉環。平臺以工業場景為基點，將隱性知識轉化為可復用的智能代碼，支持零代碼快速搭建垂直場景智能體；超級智能體矩陣通過規模化協作實現應急決策、動態排產等場景的實時優化，已在汽車制造、新能源電池、有色金屬等行業驗證，助力企業邁向“AI原生”轉型。該實踐為工業AI從單點優化到全鏈路質變提供了創新范式。

一、引言：工業AI的浪潮與挑戰

在數字經濟與實體經濟深度融合的時代背景下，工業AI作為新型工業化的核心引擎，正以“感知-認知-決策-執行”的全鏈條智能化能力，重構全球制造業的價值創造邏輯。從離散制造到流程工業，從設備維護到供應鏈優化，工業AI的技術滲透與應用創新已成為產業升級的核心驅動力。然而，工業AI的落地仍面臨數據孤島、知識割裂、平臺底座不穩等挑戰。在此背景下，廣域銘島發布的“Geega工業AI應用平臺+工業智造超級智能體”組合，為工業AI的實踐突圍提供了創新范式。

二、廣域銘島的破局之道：Geega工業AI應用平臺

（一）數據標準化：打破數據壁壘

工業數據素有“亂、散、斷”的特點，跨部門數據孤島現象普遍，導致模型訓練效率下降40%以上。廣域銘島的數據標準化引擎通過統一工業數據格式，構建了高質量的數據基礎。這一引擎使分析應用開發效率提升70%，為AI模型訓練提供了標準化、高可用性的數據輸入。例如，在汽車制造領域，數據標準化使得能源管理EMS能夠精準優化焊接工藝參數，將質量損失成本降低13%，訂單交付周期縮短15%。

（二）知識封裝：將經驗轉化為代碼

工業領域的隱性知識，如老師傅的“手感”和工程師的思維邏輯，是工業AI落地的關鍵。廣域銘島的知識封裝工廠通過多模態“解讀者”、場景化“封裝者”和模型級“內化者”，將這些寶貴經驗轉化為可部署、可迭代、可共享的智能代碼。以動力電池“良率神探”為例，平臺植入了封裝工程師根因排查思維鏈與歷史案例庫的分析模型，使工序良率突降問題的處置效率提升6倍，顯著縮短產線故障停線時間。在整車廠排產場景中，平臺將資深計劃員的排產規則與評估策略邏輯代碼化，30分鐘內輸出兼顧效率與可行性的最優方案，釋放出產能優化空間和柔性調整潛力。

（三）智能體開發：零代碼搭建數字員工

廣域銘島的智能體積木庫提供了設備、工藝、SOP等標準化組件，支持零代碼快速搭建“數字員工”。這一創新降低了AI應用開發門檻，使企業能夠像搭積木一樣，任意拖拽組件快速拼出懂業務、掌握技術的“人工智能專崗”。例如，在倉儲管理場景中，智能體通過實時監控裝配計劃與庫存異常，及時發現缺件風險，更新要貨計劃，使供應商交付波動率下降40%，周計劃達成率穩定99%以上。

三、超級智能體：工業AI的全鏈路閉環

（一）架構與能力

基于Geega平臺，廣域銘島構建了覆蓋“研、產、供、銷、服”全鏈路的工業智造超級智能體矩陣。這一協同決策網絡串聯傳統工業軟件流程斷點，實現“感知-決策-規劃-執行”的全流程自動化。超級智能體并非單一模型，而是由多個小而精的智能體組成，每個智能體都能深入垂直場景、貼近具體崗位、解決實際問題。

（二）典型案例

汽車制造：從單點優化到全局協同

能源管理EMS：通過優化焊接工藝參數，結合動態能源配置策略，使質量損失成本降低13%，訂單交付周期縮短15%。

工藝大師Agent：自動生成新車型SOP文件，量產周期縮短15%，人力成本降低40%，計劃工程師轉型為戰略決策者。

應急響應機制：當供應鏈突發斷供時，計劃、采購、物流等12類智能體可在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，效率較傳統模式提升300%。

新能源電池：全鏈路智能化與零碳實踐

動態排產優化：AI算法模擬材料性能與工藝約束，使某新能源企業產能利用率提升18%，廢品率下降22%。

碳管理閉環：EMS生成的碳數據直接對接碳交易市場，形成“減排-交易-再投資”的閉環，助力企業年減碳量超100萬噸。

有色金屬：數字化閉環與能效革命

能耗模擬與優化：數字孿生技術結合物理引擎，在虛擬空間中完成電解槽狀態與能耗效率的仿真測試，使生產波動與能耗偏差顯著降低。

智能維護設計：AI預測性維護模型提前識別15類高發故障特征，使設備突發停機率下降25%，年維護成本降低30%。

四、行業影響與未來展望

（一）技術深化與生態共建

廣域銘島正通過"三步走"路徑推動工業AI的規模化應用：

技術深化：拓展智能體矩陣至更多垂直場景，如半導體、航空航天領域，提升小樣本場景下的模型泛化能力。

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，推動產業鏈上下游協同創新。

標準引領：積極參與全球工業AI標準制定，推動中國工業AI技術與實踐的國際影響力。

（二）未來趨勢

技術前沿：多模態大模型、自主決策系統、具身智能等前沿科技的應用，將賦予工業AI更高級的認知能力。例如，通過多模態大模型實現工業設備聲音、振動、溫度等多維度數據的融合分析，提升設備故障預測的精準度。

產業升級：制造業企業對工業AI服務的需求將更加注重體驗與價值共鳴。企業需通過打造沉浸式應用場景、提供全生命周期服務等方式提升產品附加值。例如，廣域銘島已推出“工業AI體驗中心”，客戶通過模擬生產環境增強對服務的信任感。

綠色發展：在全球可持續發展導向下，綠色算力與低碳模型成為工業AI技術演進的重要方向。廣域銘島正通過液冷數據中心、邊緣計算節點等新型設施降低能耗，推動AI技術向實時性、低功耗場景滲透。

五、結語：AI原生企業的新范式

廣域銘島通過Geega工業AI應用平臺與工業智造超級智能體，正在重新定義工業的未來。其創新實踐表明，工業AI的落地不僅需要技術突破，更需要深度融合工業Know-How與AI技術，構建數據驅動、智能決策、柔性生產的新制造體系。在這場由智能體驅動的革命中，廣域銘島不僅助力制造企業盡快適應數智化轉型，更預示著制造業將邁入一個由數據驅動、智能決策、柔性生產構成的“新制造時代”。未來，隨著更多垂直場景的持續深耕，工業AI必將成為驅動制造業高質量發展的核心引擎，而廣域銘島將在這場變革中持續引領，為全球工業的智能化轉型提供中國方案。