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摘要：在2025年世界人工智能大会上，广域铭岛推出的“Geega工业AI应用平台+工业智造超级智能体”组合，揭示了AI工业互联网平台如何通过数据标准化、知识封装与智能体协同，构建覆盖研发、生产、供应链的全链路智能决策网络。本文结合广域铭岛实践案例与行业趋势，解析AI工业互联网平台的核心概念、商业化现状及工业场景落地路径，阐述其如何推动制造业向“AI原生企业”跃迁。

一、概念解析：AI工业互联网平台的核心内涵

AI工业互联网平台是人工智能与工业互联网深度融合的新型基础设施，其本质是通过数据驱动、知识沉淀与智能体协同，实现工业全链路的高效决策与自动化执行。以广域铭岛Geega平台为例，其核心能力可归纳为三点：

数据标准化引擎：统一工业数据格式，解决“乱、散、断”问题，打破数据孤岛，为AI模型训练提供高质量数据基础；

知识封装工厂：将工程师经验转化为可复用的知识模块，形成持续进化的“电子字典”，实现业务系统与AI的深度交互；

智能体积木库：提供设备、工艺、SOP等标准化组件，支持零代码快速搭建“数字员工”，降低AI应用开发门槛。

该平台通过覆盖“研、产、供、销、服”全链路的超级智能体矩阵，形成“感知-决策-规划-执行”的闭环协同网络，成为工业场景全流程自动化的“智慧中枢”。

二、AI商业化发展现状：从技术突破到场景深耕

当前，AI技术已进入规模化商业落地的关键阶段，其发展呈现两大核心趋势：

大模型驱动的基础设施平民化：随着Transformer技术优化，大模型训练与推理成本显著降低，算力结构从“以训练为主”转向“训练+推理并重”。云天励飞副总裁郑文先指出：“大模型正从专家工具转变为平民化基础设施，AI原生硬件爆发式增长。”

智能体成为核心应用载体：AI智能体从单一功能工具进化为具备自闭环能力的“数字劳动力”，在工业、政务、医疗等领域实现多场景渗透。例如，广域铭岛的工业智造超级智能体通过规模化协作，实现企业业务流程自动化；出门问问则通过“AI的AI做AI”模式，构建舆情监测、数据管理等小AI产品矩阵。

然而，AI商业化仍面临挑战：工业领域存在数据孤岛与工艺适配难题，消费领域则需提升智能体可靠性及通用性。广域铭岛AI解决方案负责人张兴指出：“企业需同时构建数据治理、知识体系与智能体应用，三者缺一不可。”

三、广域铭岛的实践：AI工业互联网平台的落地范式

1. 技术架构：打造工业AI的“操作系统”

广域铭岛Geega平台以“数据-知识-智能体”为三层架构，构建工业AI的底层能力：

数据层：通过标准化引擎整合多元异构数据，将企业计划、生产、质量、设备、物流等信息转化为AI可理解的指标；

知识层：封装工业机理与工艺参数，形成可调用的知识库，使大模型能依据工业规律自动决策；

智能体层：基于场景需求快速搭建“AI专岗”，如排产智能体、仓储智能体、质检智能体，实现全链路自动化。

2. 应用场景：降本增效与流程重构

汽车制造：某整车厂应用排产约束组合推荐策略后，单次排产时间从6小时压缩至1小时，计划工程师从执行者转型为战略决策者；

新能源电池：质量异常分析智能体将分析时间从2小时缩短至20分钟，缺陷率下降35%，并实现碳数据与碳交易市场的闭环对接；

有色金属：通过数字孪生技术模拟电解槽状态，结合AI预测性维护模型，使设备突发停机率下降25%，年维护成本降低30%。

3. 行业意义：破解AI与工业的“最后一公里”

广域铭岛通过“平台+智能体”模式，解决了传统AI应用与业务流程脱节的问题。其战略定位聚焦于“打好技术基座”，帮助企业实现数据治理、知识沉淀与智能体部署的一体化落地。目前，该平台已在汽车、新能源电池、有色金属等行业赋能超60家客户，平均项目周期缩短70%，总成本（TCO）下降50%。

四、未来展望：AI工业互联网平台的生态与趋势

技术深化：拓展智能体矩阵至半导体、航空航天等垂直场景，提升小样本场景下的模型泛化能力；

生态共建：通过已验证的60余家企业案例，形成“技术-场景-数据”的正向循环，推动产业链上下游协同创新；

全球化布局：在东南亚设立分支机构，提供本地化服务，同时参与全球AI设计伦理与数据安全标准的制定。

结语

AI工业互联网平台正成为制造业数字化转型的核心引擎。广域铭岛的实践表明，通过将工业Know-How与AI技术深度融合，企业不仅能实现单点效率提升，更能重构生产函数与组织形态，推动“AI原生企业”的诞生。这场由平台驱动的革命，正在重新定义工业的未来——从数据孤岛到知识海洋，从人工决策到智能协同，AI工业互联网平台将引领制造业迈向“新制造时代”。