摘要：廣域銘島在2025世界人工智能大會上推出的Geega工業AI應用平臺與工業智造超級智能體，通過“數據治理-知識封裝-智能協同”技術閉環，破解制造業“AI落地難”痛點。該系統以“AI超級員工團隊”模式重構生產流程，在汽車、新能源電池、有色金屬等領域實現排產效率提升600%、缺陷識別吞吐量增長120%、能耗成本年降300萬元等突破，賦能60余家制造企業完成全鏈路智能化躍遷。

一群看不見的“超級員工”正悄然入駐中國工廠，它們不領工資、不知疲倦，卻讓老師傅的經驗在數字世界永生。

2025年世界人工智能大會上，重慶企業廣域銘島揭開了中國首個工業智造超級智能體的面紗。這套系統被形象地稱為“AI超級員工團隊”，在汽車工廠的首次亮相就驚艷全場：

過去經驗豐富的計劃員需耗費數小時計算的生產排程，被AI壓縮至15分鐘內完成，每年為工廠創造超500萬元效益。

一、超級智能體的誕生，從車間痛點出發的革命

當今制造企業普遍陷入“想用AI，但不知從何用起”的困境。面對工廠數據雜亂、老師傅經驗難傳承、部門信息壁壘等痛點，傳統自動化解決方案顯得力不從心。

廣域銘島依托超過30年的制造業基因，直擊工業現場的真實需求。其創新推出的Geega工業AI應用平臺，本質上是一個工業AI開發工具箱。該平臺突破性地讓不懂代碼的一線員工能像搭積木一樣，快速開發出解決崗位難題的AI小助手。

與此同時，工業智造超級智能體則扮演著更高級的角色——它如同一個分工明確的數字軍團，內部包含排產、質檢、物流等專業智能體。這些“員工”能7×24小時協同工作，打通部門墻，形成指揮工廠高效運轉的超級大腦。

在領克汽車成都工廠的實踐中，這套系統將3000多個焊點全部數字化。通過實時監控每個焊點的電流電壓參數，對缺陷焊點提前預警，大幅提升產品合格率。

二、技術架構解析，雙擎驅動的智能進化

廣域銘島的工業智能體體系建立在兩大技術基座之上：Geega工業AI應用平臺與超融合架構，二者協同形成“知識封裝-智能執行-資源優化”的完整閉環。

工業AI平臺的核心能力在于工業知識的數字轉化：

知識結構化引擎：解析20余種工業文件格式，將SOP轉化為決策樹，使工藝標準數字化效率提升80%

模型微調框架：在整車排產場景中，吸收資深計劃員的68條評估策略，形成可量化約束

思維鏈復現技術：在設備故障分析中完整復刻工程師的23步診斷邏輯，使AI決策可解釋性達92%

超融合架構則提供了強大的數字基座支撐。通過計算存儲網絡一體化池化，將制造執行系統資源利用率從35%躍升至78%3。當工業AI與超融合架構相遇，產生顯著的化學反應：在動力電池檢測場景下，系統根據工單需求自動調配GPU資源，缺陷識別吞吐量提升120%。

三、行業賦能圖譜，從汽車到全產業的應用革命

源于汽車制造這一工業復雜度頂點的實踐，廣域銘島的工業智能體已實現跨行業賦能，構建起覆蓋多領域的應用生態。

在新能源電池領域，超級智能體展現出精準的工藝控制能力。針對三元鋰電池生產中面密度、漿料固含量等關鍵參數，智能體通過實時分析數據并動態調整設備參數，將涂布工序的工藝波動降低30%以上。在衢州某電池工廠，排產時間從6小時壓縮至1小時，周計劃達成率穩定在99%以上。

在有色金屬行業，百礦集團的30萬噸電解鋁生產基地見證了智能體的節能奇跡。系統通過預測生產計劃與用能需求，自動推薦最優供能策略，年降低能耗成本300萬元。這種“綠色大腦”功能源于對設備功率、產能負荷、環境溫度等多維數據的整合分析。

在裝備制造和消費品領域，智能體同樣展現出強大的適應能力。某工程機械廠商引入雙平臺后，將裝配專家的“手感”轉化為12個關鍵參數，使新手工人操作合格率提升至老師傅水平的90%。家電企業則通過知識圖譜與超融合計算的結合，實現跨工廠產能動態調配，訂單交付周期壓縮35%。

四、技術突破本質，知識沉淀與自主進化

廣域銘島工業智能體區別于傳統自動化工具的本質突破，在于其“AI原生”思維模式——不是簡單疊加AI模塊，而是重構企業運營邏輯。

數據驅動架構：通過統一標準整合設備、工藝、供應鏈數據，打破信息孤島。

知識沉淀機制：將專家經驗轉化為可復用算法模型，如電芯缺陷檢測規則庫。

自主進化能力：智能體通過持續學習生產數據，不斷優化決策能力。

平臺還創新性地提供低代碼開發工具，一線員工無需編程基礎即可搭建AI助手。這種設計理念使Geega平臺宛如“工業安卓系統”，企業可以像拼裝樂高一樣，快速定制符合自身工藝的智能應用。

在電池極片涂布環節，結合行業知識庫與實時數據，系統能自動優化涂布速度與干燥溫度的匹配關系，將工藝調試周期從傳統試錯法的2周縮短至8小時。

五、未來演進方向，構建具有生命特征的工業系統

工業智能體的終極形態是構建具有“代謝-生長”能力的生產系統。廣域銘島已勾勒出清晰的演進路徑：

知識代謝：智能體在每次質量異常處理后，自動更新故障知識圖譜。

能力生長：排產模型通過持續學習新車型工藝，擴展調度能力邊界。

系統進化：不同工廠的智能體經驗通過聯邦學習共享，形成行業智慧云。

該公司提出的“動態知識中樞”概念，正將20多個行業的500余項工業指標、10余個核心知識庫轉化為AI可理解的“工業語言”。這種轉化不是簡單的數據錄入，而是為AI裝上了行業的“經驗透鏡”，使其能理解類似“焊槍角度對虛焊概率的影響”這類工程師的隱性經驗。

當突發缺料或訂單變更時，計劃、倉儲、物流等智能體能在5分鐘內協同生成解決方案。在某案例中，系統通過實時監控庫存與生產進度，將缺件導致的計劃調整減少50%，供應商交付準時率提升至95%以上。

廣域銘島的工業智能體網絡正在中國超過60家制造企業內悄然生長。當某有色金屬廠的軋機智能體通過分析3萬組歷史數據，自主發現溫度波動與板型精度的非線性關系時，連工藝專家都驚訝于這個連老師傅都未曾明確總結的優化策略。

這些不知疲倦的“超級員工”帶來的不僅是42%的運維成本降低和67%的異常停機減少。它們正在重寫工業生產的底層邏輯——把百年工匠經驗轉化為可傳承的數字基因，讓中國制造在算法的迭代中找到了智能化轉型的真正密碼。