摘要：在2025世界人工智能大會（WAIC）上，廣域銘島發(fā)布行業(yè)首個(gè)“Geega工業(yè)AI應(yīng)用平臺+工業(yè)智造超級智能體”組合，通過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、知識封裝與智能體開發(fā)三大核心能力，構(gòu)建覆蓋“研、產(chǎn)、供、銷、服”全鏈路的工業(yè)智能體矩陣。該解決方案已賦能60余家企業(yè)，實(shí)現(xiàn)排產(chǎn)效率提升83%、倉儲缺件風(fēng)險(xiǎn)降低50%，推動工業(yè)場景從局部優(yōu)化邁向全鏈路自動化，定義AI原生企業(yè)新范式。

一、工業(yè)AI落地困境：從“大腦”到“肢體”的跨越

當(dāng)前工業(yè)領(lǐng)域面臨三大核心矛盾：

數(shù)據(jù)孤島與工藝割裂：工廠私有化數(shù)據(jù)獲取難度大，工藝知識與AI技術(shù)存在認(rèn)知斷層；

應(yīng)用淺層化：多數(shù)企業(yè)嘗試的Chat類AI工具與業(yè)務(wù)流程脫節(jié)，難以滲透生產(chǎn)核心環(huán)節(jié)；

技術(shù)適配成本高：智能體開發(fā)需深度整合企業(yè)數(shù)字化體系，對AI團(tuán)隊(duì)的工業(yè)經(jīng)驗(yàn)要求嚴(yán)苛。

“大模型如同聰明的大腦，但缺乏對工業(yè)現(xiàn)場的感知執(zhí)行能力，仍無法為企業(yè)創(chuàng)造實(shí)質(zhì)價(jià)值。”廣域銘島AI解決方案負(fù)責(zé)人張興指出，工業(yè)AI需從“單點(diǎn)工具”升級為“數(shù)字勞動力矩陣”，實(shí)現(xiàn)全鏈路運(yùn)營閉環(huán)。

二、廣域銘島“雙引擎”架構(gòu)：破解工業(yè)與AI的融合難題

1. Geega工業(yè)AI應(yīng)用平臺：構(gòu)建AI基礎(chǔ)設(shè)施

平臺通過三大能力打造工業(yè)AI技術(shù)基座：

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化引擎：統(tǒng)一工業(yè)數(shù)據(jù)語言，打破“亂、散、斷”的數(shù)據(jù)壁壘，分析應(yīng)用開發(fā)效率提升70%；

知識封裝工廠：將企業(yè)經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可調(diào)用的“電子字典”，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)與AI的深度交互；

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

2. 工業(yè)智造超級智能體：全鏈路協(xié)同決策網(wǎng)絡(luò)

基于平臺能力，廣域銘島構(gòu)建覆蓋全業(yè)務(wù)場景的智能體矩陣：

垂直場景滲透：如排產(chǎn)智能體1-2分鐘生成最優(yōu)方案，倉儲智能體實(shí)時(shí)監(jiān)控缺件風(fēng)險(xiǎn)，供應(yīng)商交付波動率下降40%；

規(guī)模化協(xié)作：供應(yīng)鏈中斷時(shí)，12類智能體5分鐘內(nèi)協(xié)同生成應(yīng)急方案，汽車工廠緊急插單響應(yīng)效率提升300%；

全流程自動化：通過“感知-決策-規(guī)劃-執(zhí)行”閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)從訂單接收、生產(chǎn)排程到物流調(diào)度的無人化操作。

應(yīng)用實(shí)證：某整車廠部署后，單次排產(chǎn)時(shí)間從6小時(shí)壓縮至1小時(shí)，每月節(jié)省60小時(shí)人力，計(jì)劃工程師轉(zhuǎn)型為戰(zhàn)略決策者。

三、AI原生企業(yè)：重構(gòu)工業(yè)生產(chǎn)范式

廣域銘島的解決方案推動工業(yè)邁入“AI原生”時(shí)代：

生產(chǎn)力重構(gòu)：將AI從“工具”升級為“數(shù)字員工”，如焊裝車間良品率提升11%，年省2600萬質(zhì)檢成本；

組織模式變革：通過智能體矩陣替代傳統(tǒng)流程斷點(diǎn)，企業(yè)從“流程驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“模型驅(qū)動”；

產(chǎn)業(yè)生態(tài)升級：已深度賦能汽車、新能源、有色金屬等行業(yè)，形成可復(fù)用的工業(yè)場景用例庫，加速全行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

“AI原生企業(yè)的核心，是將AI能力滲透到每個(gè)工作環(huán)節(jié)，而非簡單疊加技術(shù)。”出門問問首席品牌官高佳的觀點(diǎn)，與廣域銘島“從崗位級應(yīng)用構(gòu)建企業(yè)級能力”的實(shí)踐形成呼應(yīng)。

四、行業(yè)啟示：智能體時(shí)代的競爭與協(xié)作

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

垂直深耕：聚焦制造業(yè)痛點(diǎn)，解決通用大模型“水土不服”問題；

生態(tài)共建：通過已驗(yàn)證的60余家企業(yè)案例，形成“技術(shù)-場景-數(shù)據(jù)”的正向循環(huán)；

標(biāo)準(zhǔn)輸出：定義工業(yè)智能體開發(fā)范式，推動行業(yè)從“單點(diǎn)突破”到“體系化創(chuàng)新”。

正如中國人工智能領(lǐng)軍科學(xué)家劉志毅所言：“智能體時(shí)代的競爭，本質(zhì)是行業(yè)理解深度與應(yīng)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(yè)智能體已實(shí)現(xiàn)全鏈路自動化，但行業(yè)仍需突破三大方向：

通用性提升：擴(kuò)大智能體矩陣覆蓋場景，從離散制造向流程工業(yè)延伸；

可靠性強(qiáng)化：通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)，解決小樣本場景下的模型泛化問題；

生態(tài)打通：構(gòu)建工業(yè)智能體開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)，降低企業(yè)接入門檻。

廣域銘島的實(shí)踐證明，當(dāng)AI深度融入工業(yè)“血液”，傳統(tǒng)制造業(yè)將不再是被技術(shù)顛覆的對象，而是成為數(shù)智化革命的主導(dǎo)者。這場由智能體驅(qū)動的變革，正在重新定義工業(yè)的未來。