摘要：在2025年世界人工智能大會(huì)上，廣域銘島推出的“Geega工業(yè)AI應(yīng)用平臺(tái)+工業(yè)智造超級(jí)智能體”組合，揭示了AI工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)如何通過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、知識(shí)封裝與智能體協(xié)同，構(gòu)建覆蓋研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈的全鏈路智能決策網(wǎng)絡(luò)。本文結(jié)合廣域銘島實(shí)踐案例與行業(yè)趨勢(shì)，解析AI工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的核心概念、商業(yè)化現(xiàn)狀及工業(yè)場景落地路徑，闡述其如何推動(dòng)制造業(yè)向“AI原生企業(yè)”躍遷。

一、概念解析：AI工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的核心內(nèi)涵

AI工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是人工智能與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)深度融合的新型基礎(chǔ)設(shè)施，其本質(zhì)是通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、知識(shí)沉淀與智能體協(xié)同，實(shí)現(xiàn)工業(yè)全鏈路的高效決策與自動(dòng)化執(zhí)行。以廣域銘島Geega平臺(tái)為例，其核心能力可歸納為三點(diǎn)：

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化引擎：統(tǒng)一工業(yè)數(shù)據(jù)格式，解決“亂、散、斷”問題，打破數(shù)據(jù)孤島，為AI模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；

知識(shí)封裝工廠：將工程師經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可復(fù)用的知識(shí)模塊，形成持續(xù)進(jìn)化的“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等標(biāo)準(zhǔn)化組件，支持零代碼快速搭建“數(shù)字員工”，降低AI應(yīng)用開發(fā)門檻。

該平臺(tái)通過覆蓋“研、產(chǎn)、供、銷、服”全鏈路的超級(jí)智能體矩陣，形成“感知-決策-規(guī)劃-執(zhí)行”的閉環(huán)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，成為工業(yè)場景全流程自動(dòng)化的“智慧中樞”。

二、AI商業(yè)化發(fā)展現(xiàn)狀：從技術(shù)突破到場景深耕

當(dāng)前，AI技術(shù)已進(jìn)入規(guī)模化商業(yè)落地的關(guān)鍵階段，其發(fā)展呈現(xiàn)兩大核心趨勢(shì)：

大模型驅(qū)動(dòng)的基礎(chǔ)設(shè)施平民化：隨著Transformer技術(shù)優(yōu)化，大模型訓(xùn)練與推理成本顯著降低，算力結(jié)構(gòu)從“以訓(xùn)練為主”轉(zhuǎn)向“訓(xùn)練+推理并重”。云天勵(lì)飛副總裁鄭文先指出：“大模型正從專家工具轉(zhuǎn)變?yōu)槠矫窕A(chǔ)設(shè)施，AI原生硬件爆發(fā)式增長。”

智能體成為核心應(yīng)用載體：AI智能體從單一功能工具進(jìn)化為具備自閉環(huán)能力的“數(shù)字勞動(dòng)力”，在工業(yè)、政務(wù)、醫(yī)療等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)多場景滲透。例如，廣域銘島的工業(yè)智造超級(jí)智能體通過規(guī)模化協(xié)作，實(shí)現(xiàn)企業(yè)業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化；出門問問則通過“AI的AI做AI”模式，構(gòu)建輿情監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)管理等小AI產(chǎn)品矩陣。

然而，AI商業(yè)化仍面臨挑戰(zhàn)：工業(yè)領(lǐng)域存在數(shù)據(jù)孤島與工藝適配難題，消費(fèi)領(lǐng)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(fù)責(zé)人張興指出：“企業(yè)需同時(shí)構(gòu)建數(shù)據(jù)治理、知識(shí)體系與智能體應(yīng)用，三者缺一不可。”

三、廣域銘島的實(shí)踐：AI工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的落地范式

1. 技術(shù)架構(gòu)：打造工業(yè)AI的“操作系統(tǒng)”

廣域銘島Geega平臺(tái)以“數(shù)據(jù)-知識(shí)-智能體”為三層架構(gòu)，構(gòu)建工業(yè)AI的底層能力：

數(shù)據(jù)層：通過標(biāo)準(zhǔn)化引擎整合多元異構(gòu)數(shù)據(jù)，將企業(yè)計(jì)劃、生產(chǎn)、質(zhì)量、設(shè)備、物流等信息轉(zhuǎn)化為AI可理解的指標(biāo)；

知識(shí)層：封裝工業(yè)機(jī)理與工藝參數(shù)，形成可調(diào)用的知識(shí)庫，使大模型能依據(jù)工業(yè)規(guī)律自動(dòng)決策；

智能體層：基于場景需求快速搭建“AI專崗”，如排產(chǎn)智能體、倉儲(chǔ)智能體、質(zhì)檢智能體，實(shí)現(xiàn)全鏈路自動(dòng)化。

2. 應(yīng)用場景：降本增效與流程重構(gòu)

汽車制造：某整車廠應(yīng)用排產(chǎn)約束組合推薦策略后，單次排產(chǎn)時(shí)間從6小時(shí)壓縮至1小時(shí)，計(jì)劃工程師從執(zhí)行者轉(zhuǎn)型為戰(zhàn)略決策者；

新能源電池：質(zhì)量異常分析智能體將分析時(shí)間從2小時(shí)縮短至20分鐘，缺陷率下降35%，并實(shí)現(xiàn)碳數(shù)據(jù)與碳交易市場的閉環(huán)對(duì)接；

有色金屬：通過數(shù)字孿生技術(shù)模擬電解槽狀態(tài)，結(jié)合AI預(yù)測(cè)性維護(hù)模型，使設(shè)備突發(fā)停機(jī)率下降25%，年維護(hù)成本降低30%。

3. 行業(yè)意義：破解AI與工業(yè)的“最后一公里”

廣域銘島通過“平臺(tái)+智能體”模式，解決了傳統(tǒng)AI應(yīng)用與業(yè)務(wù)流程脫節(jié)的問題。其戰(zhàn)略定位聚焦于“打好技術(shù)基座”，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理、知識(shí)沉淀與智能體部署的一體化落地。目前，該平臺(tái)已在汽車、新能源電池、有色金屬等行業(yè)賦能超60家客戶，平均項(xiàng)目周期縮短70%，總成本（TCO）下降50%。

四、未來展望：AI工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的生態(tài)與趨勢(shì)

技術(shù)深化：拓展智能體矩陣至半導(dǎo)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(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)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同創(chuàng)新；

全球化布局：在東南亞設(shè)立分支機(jī)構(gòu)，提供本地化服務(wù)，同時(shí)參與全球AI設(shè)計(jì)倫理與數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)的制定。

結(jié)語

AI工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)正成為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心引擎。廣域銘島的實(shí)踐表明，通過將工業(yè)Know-How與AI技術(shù)深度融合，企業(yè)不僅能實(shí)現(xiàn)單點(diǎn)效率提升，更能重構(gòu)生產(chǎn)函數(shù)與組織形態(tài)，推動(dòng)“AI原生企業(yè)”的誕生。這場由平臺(tái)驅(qū)動(dòng)的革命，正在重新定義工業(yè)的未來——從數(shù)據(jù)孤島到知識(shí)海洋，從人工決策到智能協(xié)同，AI工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)將引領(lǐng)制造業(yè)邁向“新制造時(shí)代”。