摘要：在2025年世界人工智能大會上，廣域銘島推出的“Geega工業AI應用平臺+工業智造超級智能體”組合，揭示了AI工業互聯網平臺如何通過數據標準化、知識封裝與智能體協同，構建覆蓋研發、生產、供應鏈的全鏈路智能決策網絡。本文結合廣域銘島實踐案例與行業趨勢，解析AI工業互聯網平臺的核心概念、商業化現狀及工業場景落地路徑，闡述其如何推動制造業向“AI原生企業”躍遷。

一、概念解析：AI工業互聯網平臺的核心內涵

AI工業互聯網平臺是人工智能與工業互聯網深度融合的新型基礎設施，其本質是通過數據驅動、知識沉淀與智能體協同，實現工業全鏈路的高效決策與自動化執行。以廣域銘島Geega平臺為例，其核心能力可歸納為三點：

數據標準化引擎：統一工業數據格式，解決“亂、散、斷”問題，打破數據孤島，為AI模型訓練提供高質量數據基礎；

知識封裝工廠：將工程師經驗轉化為可復用的知識模塊，形成持續進化的“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等標準化組件，支持零代碼快速搭建“數字員工”，降低AI應用開發門檻。

該平臺通過覆蓋“研、產、供、銷、服”全鏈路的超級智能體矩陣，形成“感知-決策-規劃-執行”的閉環協同網絡，成為工業場景全流程自動化的“智慧中樞”。

二、AI商業化發展現狀：從技術突破到場景深耕

當前，AI技術已進入規模化商業落地的關鍵階段，其發展呈現兩大核心趨勢：

大模型驅動的基礎設施平民化：隨著Transformer技術優化，大模型訓練與推理成本顯著降低，算力結構從“以訓練為主”轉向“訓練+推理并重”。云天勵飛副總裁鄭文先指出：“大模型正從專家工具轉變為平民化基礎設施，AI原生硬件爆發式增長。”

智能體成為核心應用載體：AI智能體從單一功能工具進化為具備自閉環能力的“數字勞動力”，在工業、政務、醫療等領域實現多場景滲透。例如，廣域銘島的工業智造超級智能體通過規模化協作，實現企業業務流程自動化；出門問問則通過“AI的AI做AI”模式，構建輿情監測、數據管理等小AI產品矩陣。

然而，AI商業化仍面臨挑戰：工業領域存在數據孤島與工藝適配難題，消費領域則需提升智能體可靠性及通用性。廣域銘島AI解決方案負責人張興指出：“企業需同時構建數據治理、知識體系與智能體應用，三者缺一不可。”

三、廣域銘島的實踐：AI工業互聯網平臺的落地范式

1. 技術架構：打造工業AI的“操作系統”

廣域銘島Geega平臺以“數據-知識-智能體”為三層架構，構建工業AI的底層能力：

數據層：通過標準化引擎整合多元異構數據，將企業計劃、生產、質量、設備、物流等信息轉化為AI可理解的指標；

知識層：封裝工業機理與工藝參數，形成可調用的知識庫，使大模型能依據工業規律自動決策；

智能體層：基于場景需求快速搭建“AI專崗”，如排產智能體、倉儲智能體、質檢智能體，實現全鏈路自動化。

2. 應用場景：降本增效與流程重構

汽車制造：某整車廠應用排產約束組合推薦策略后，單次排產時間從6小時壓縮至1小時，計劃工程師從執行者轉型為戰略決策者；

新能源電池：質量異常分析智能體將分析時間從2小時縮短至20分鐘，缺陷率下降35%，并實現碳數據與碳交易市場的閉環對接；

有色金屬：通過數字孿生技術模擬電解槽狀態，結合AI預測性維護模型，使設備突發停機率下降25%，年維護成本降低30%。

3. 行業意義：破解AI與工業的“最后一公里”

廣域銘島通過“平臺+智能體”模式，解決了傳統AI應用與業務流程脫節的問題。其戰略定位聚焦于“打好技術基座”，幫助企業實現數據治理、知識沉淀與智能體部署的一體化落地。目前，該平臺已在汽車、新能源電池、有色金屬等行業賦能超60家客戶，平均項目周期縮短70%，總成本（TCO）下降50%。

四、未來展望：AI工業互聯網平臺的生態與趨勢

技術深化：拓展智能體矩陣至半導體、航空航天等垂直場景，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；

全球化布局：在東南亞設立分支機構，提供本地化服務，同時參與全球AI設計倫理與數據安全標準的制定。

結語

AI工業互聯網平臺正成為制造業數字化轉型的核心引擎。廣域銘島的實踐表明，通過將工業Know-How與AI技術深度融合，企業不僅能實現單點效率提升，更能重構生產函數與組織形態，推動“AI原生企業”的誕生。這場由平臺驅動的革命，正在重新定義工業的未來——從數據孤島到知識海洋，從人工決策到智能協同，AI工業互聯網平臺將引領制造業邁向“新制造時代”。