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；多智能體規模化協作，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。