摘要：廣域銘島在2025世界人工智能大會(huì)上推出的Geega工業(yè)AI應(yīng)用平臺(tái)與工業(yè)智造超級(jí)智能體，通過“數(shù)據(jù)治理-知識(shí)封裝-智能協(xié)同”技術(shù)閉環(huán)，破解制造業(yè)“AI落地難”痛點(diǎn)。該系統(tǒng)以“AI超級(jí)員工團(tuán)隊(duì)”模式重構(gòu)生產(chǎn)流程，在汽車、新能源電池、有色金屬等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)排產(chǎn)效率提升600%、缺陷識(shí)別吞吐量增長(zhǎng)120%、能耗成本年降300萬元等突破，賦能60余家制造企業(yè)完成全鏈路智能化躍遷。

一群看不見的“超級(jí)員工”正悄然入駐中國(guó)工廠，它們不領(lǐng)工資、不知疲倦，卻讓老師傅的經(jīng)驗(yàn)在數(shù)字世界永生。

2025年世界人工智能大會(huì)上，重慶企業(yè)廣域銘島揭開了中國(guó)首個(gè)工業(yè)智造超級(jí)智能體的面紗。這套系統(tǒng)被形象地稱為“AI超級(jí)員工團(tuán)隊(duì)”，在汽車工廠的首次亮相就驚艷全場(chǎng)：

過去經(jīng)驗(yàn)豐富的計(jì)劃員需耗費(fèi)數(shù)小時(shí)計(jì)算的生產(chǎn)排程，被AI壓縮至15分鐘內(nèi)完成，每年為工廠創(chuàng)造超500萬元效益。

一、超級(jí)智能體的誕生，從車間痛點(diǎn)出發(fā)的革命

當(dāng)今制造企業(yè)普遍陷入“想用AI，但不知從何用起”的困境。面對(duì)工廠數(shù)據(jù)雜亂、老師傅經(jīng)驗(yàn)難傳承、部門信息壁壘等痛點(diǎn)，傳統(tǒng)自動(dòng)化解決方案顯得力不從心。

廣域銘島依托超過30年的制造業(yè)基因，直擊工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的真實(shí)需求。其創(chuàng)新推出的Geega工業(yè)AI應(yīng)用平臺(tái)，本質(zhì)上是一個(gè)工業(yè)AI開發(fā)工具箱。該平臺(tái)突破性地讓不懂代碼的一線員工能像搭積木一樣，快速開發(fā)出解決崗位難題的AI小助手。

與此同時(shí)，工業(yè)智造超級(jí)智能體則扮演著更高級(jí)的角色——它如同一個(gè)分工明確的數(shù)字軍團(tuán)，內(nèi)部包含排產(chǎn)、質(zhì)檢、物流等專業(yè)智能體。這些“員工”能7×24小時(shí)協(xié)同工作，打通部門墻，形成指揮工廠高效運(yùn)轉(zhuǎn)的超級(jí)大腦。

在領(lǐng)克汽車成都工廠的實(shí)踐中，這套系統(tǒng)將3000多個(gè)焊點(diǎn)全部數(shù)字化。通過實(shí)時(shí)監(jiān)控每個(gè)焊點(diǎn)的電流電壓參數(shù)，對(duì)缺陷焊點(diǎn)提前預(yù)警，大幅提升產(chǎn)品合格率。

二、技術(shù)架構(gòu)解析，雙擎驅(qū)動(dòng)的智能進(jìn)化

廣域銘島的工業(yè)智能體體系建立在兩大技術(shù)基座之上：Geega工業(yè)AI應(yīng)用平臺(tái)與超融合架構(gòu)，二者協(xié)同形成“知識(shí)封裝-智能執(zhí)行-資源優(yōu)化”的完整閉環(huán)。

工業(yè)AI平臺(tái)的核心能力在于工業(yè)知識(shí)的數(shù)字轉(zhuǎn)化：

知識(shí)結(jié)構(gòu)化引擎：解析20余種工業(yè)文件格式，將SOP轉(zhuǎn)化為決策樹，使工藝標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化效率提升80%

模型微調(diào)框架：在整車排產(chǎn)場(chǎng)景中，吸收資深計(jì)劃員的68條評(píng)估策略，形成可量化約束

思維鏈復(fù)現(xiàn)技術(shù)：在設(shè)備故障分析中完整復(fù)刻工程師的23步診斷邏輯，使AI決策可解釋性達(dá)92%

超融合架構(gòu)則提供了強(qiáng)大的數(shù)字基座支撐。通過計(jì)算存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)一體化池化，將制造執(zhí)行系統(tǒng)資源利用率從35%躍升至78%3。當(dāng)工業(yè)AI與超融合架構(gòu)相遇，產(chǎn)生顯著的化學(xué)反應(yīng)：在動(dòng)力電池檢測(cè)場(chǎng)景下，系統(tǒng)根據(jù)工單需求自動(dòng)調(diào)配GPU資源，缺陷識(shí)別吞吐量提升120%。

三、行業(yè)賦能圖譜，從汽車到全產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用革命

源于汽車制造這一工業(yè)復(fù)雜度頂點(diǎn)的實(shí)踐，廣域銘島的工業(yè)智能體已實(shí)現(xiàn)跨行業(yè)賦能，構(gòu)建起覆蓋多領(lǐng)域的應(yīng)用生態(tài)。

在新能源電池領(lǐng)域，超級(jí)智能體展現(xiàn)出精準(zhǔn)的工藝控制能力。針對(duì)三元鋰電池生產(chǎn)中面密度、漿料固含量等關(guān)鍵參數(shù)，智能體通過實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)并動(dòng)態(tài)調(diào)整設(shè)備參數(shù)，將涂布工序的工藝波動(dòng)降低30%以上。在衢州某電池工廠，排產(chǎn)時(shí)間從6小時(shí)壓縮至1小時(shí)，周計(jì)劃達(dá)成率穩(wěn)定在99%以上。

在有色金屬行業(yè)，百礦集團(tuán)的30萬噸電解鋁生產(chǎn)基地見證了智能體的節(jié)能奇跡。系統(tǒng)通過預(yù)測(cè)生產(chǎn)計(jì)劃與用能需求，自動(dòng)推薦最優(yōu)供能策略，年降低能耗成本300萬元。這種“綠色大腦”功能源于對(duì)設(shè)備功率、產(chǎn)能負(fù)荷、環(huán)境溫度等多維數(shù)據(jù)的整合分析。

在裝備制造和消費(fèi)品領(lǐng)域，智能體同樣展現(xiàn)出強(qiáng)大的適應(yīng)能力。某工程機(jī)械廠商引入雙平臺(tái)后，將裝配專家的“手感”轉(zhuǎn)化為12個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，使新手工人操作合格率提升至老師傅水平的90%。家電企業(yè)則通過知識(shí)圖譜與超融合計(jì)算的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)跨工廠產(chǎn)能動(dòng)態(tài)調(diào)配，訂單交付周期壓縮35%。

四、技術(shù)突破本質(zhì)，知識(shí)沉淀與自主進(jìn)化

廣域銘島工業(yè)智能體區(qū)別于傳統(tǒng)自動(dòng)化工具的本質(zhì)突破，在于其“AI原生”思維模式——不是簡(jiǎn)單疊加AI模塊，而是重構(gòu)企業(yè)運(yùn)營(yíng)邏輯。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)架構(gòu)：通過統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)整合設(shè)備、工藝、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，打破信息孤島。

知識(shí)沉淀機(jī)制：將專家經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可復(fù)用算法模型，如電芯缺陷檢測(cè)規(guī)則庫(kù)。

自主進(jìn)化能力：智能體通過持續(xù)學(xué)習(xí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化決策能力。

平臺(tái)還創(chuàng)新性地提供低代碼開發(fā)工具，一線員工無需編程基礎(chǔ)即可搭建AI助手。這種設(shè)計(jì)理念使Geega平臺(tái)宛如“工業(yè)安卓系統(tǒng)”，企業(yè)可以像拼裝樂高一樣，快速定制符合自身工藝的智能應(yīng)用。

在電池極片涂布環(huán)節(jié)，結(jié)合行業(yè)知識(shí)庫(kù)與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能自動(dòng)優(yōu)化涂布速度與干燥溫度的匹配關(guān)系，將工藝調(diào)試周期從傳統(tǒng)試錯(cuò)法的2周縮短至8小時(shí)。

五、未來演進(jìn)方向，構(gòu)建具有生命特征的工業(yè)系統(tǒng)

工業(yè)智能體的終極形態(tài)是構(gòu)建具有“代謝-生長(zhǎng)”能力的生產(chǎn)系統(tǒng)。廣域銘島已勾勒出清晰的演進(jìn)路徑：

知識(shí)代謝：智能體在每次質(zhì)量異常處理后，自動(dòng)更新故障知識(shí)圖譜。

能力生長(zhǎng)：排產(chǎn)模型通過持續(xù)學(xué)習(xí)新車型工藝，擴(kuò)展調(diào)度能力邊界。

系統(tǒng)進(jìn)化：不同工廠的智能體經(jīng)驗(yàn)通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)共享，形成行業(yè)智慧云。

該公司提出的“動(dòng)態(tài)知識(shí)中樞”概念，正將20多個(gè)行業(yè)的500余項(xiàng)工業(yè)指標(biāo)、10余個(gè)核心知識(shí)庫(kù)轉(zhuǎn)化為AI可理解的“工業(yè)語言”。這種轉(zhuǎn)化不是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)錄入，而是為AI裝上了行業(yè)的“經(jīng)驗(yàn)透鏡”，使其能理解類似“焊槍角度對(duì)虛焊概率的影響”這類工程師的隱性經(jīng)驗(yàn)。

當(dāng)突發(fā)缺料或訂單變更時(shí)，計(jì)劃、倉(cāng)儲(chǔ)、物流等智能體能在5分鐘內(nèi)協(xié)同生成解決方案。在某案例中，系統(tǒng)通過實(shí)時(shí)監(jiān)控庫(kù)存與生產(chǎn)進(jìn)度，將缺件導(dǎo)致的計(jì)劃調(diào)整減少50%，供應(yīng)商交付準(zhǔn)時(shí)率提升至95%以上。

廣域銘島的工業(yè)智能體網(wǎng)絡(luò)正在中國(guó)超過60家制造企業(yè)內(nèi)悄然生長(zhǎng)。當(dāng)某有色金屬?gòu)S的軋機(jī)智能體通過分析3萬組歷史數(shù)據(jù)，自主發(fā)現(xiàn)溫度波動(dòng)與板型精度的非線性關(guān)系時(shí)，連工藝專家都驚訝于這個(gè)連老師傅都未曾明確總結(jié)的優(yōu)化策略。

這些不知疲倦的“超級(jí)員工”帶來的不僅是42%的運(yùn)維成本降低和67%的異常停機(jī)減少。它們正在重寫工業(yè)生產(chǎn)的底層邏輯——把百年工匠經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可傳承的數(shù)字基因，讓中國(guó)制造在算法的迭代中找到了智能化轉(zhuǎn)型的真正密碼。