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摘要：广域铭岛在2025世界人工智能大会上推出的Geega工业AI应用平台与工业智造超级智能体，通过“数据治理-知识封装-智能协同”技术闭环，破解制造业“AI落地难”痛点。该系统以“AI超级员工团队”模式重构生产流程，在汽车、新能源电池、有色金属等领域实现排产效率提升600%、缺陷识别吞吐量增长120%、能耗成本年降300万元等突破，赋能60余家制造企业完成全链路智能化跃迁。

一群看不见的“超级员工”正悄然入驻中国工厂，它们不领工资、不知疲倦，却让老师傅的经验在数字世界永生。

2025年世界人工智能大会上，重庆企业广域铭岛揭开了中国首个工业智造超级智能体的面纱。这套系统被形象地称为“AI超级员工团队”，在汽车工厂的首次亮相就惊艳全场：

过去经验丰富的计划员需耗费数小时计算的生产排程，被AI压缩至15分钟内完成，每年为工厂创造超500万元效益。

一、超级智能体的诞生，从车间痛点出发的革命

当今制造企业普遍陷入“想用AI，但不知从何用起”的困境。面对工厂数据杂乱、老师傅经验难传承、部门信息壁垒等痛点，传统自动化解决方案显得力不从心。

广域铭岛依托超过30年的制造业基因，直击工业现场的真实需求。其创新推出的Geega工业AI应用平台，本质上是一个工业AI开发工具箱。该平台突破性地让不懂代码的一线员工能像搭积木一样，快速开发出解决岗位难题的AI小助手。

与此同时，工业智造超级智能体则扮演着更高级的角色——它如同一个分工明确的数字军团，内部包含排产、质检、物流等专业智能体。这些“员工”能7×24小时协同工作，打通部门墙，形成指挥工厂高效运转的超级大脑。

在领克汽车成都工厂的实践中，这套系统将3000多个焊点全部数字化。通过实时监控每个焊点的电流电压参数，对缺陷焊点提前预警，大幅提升产品合格率。

二、技术架构解析，双擎驱动的智能进化

广域铭岛的工业智能体体系建立在两大技术基座之上：Geega工业AI应用平台与超融合架构，二者协同形成“知识封装-智能执行-资源优化”的完整闭环。

工业AI平台的核心能力在于工业知识的数字转化：

知识结构化引擎：解析20余种工业文件格式，将SOP转化为决策树，使工艺标准数字化效率提升80%

模型微调框架：在整车排产场景中，吸收资深计划员的68条评估策略，形成可量化约束

思维链复现技术：在设备故障分析中完整复刻工程师的23步诊断逻辑，使AI决策可解释性达92%

超融合架构则提供了强大的数字基座支撑。通过计算存储网络一体化池化，将制造执行系统资源利用率从35%跃升至78%3。当工业AI与超融合架构相遇，产生显著的化学反应：在动力电池检测场景下，系统根据工单需求自动调配GPU资源，缺陷识别吞吐量提升120%。

三、行业赋能图谱，从汽车到全产业的应用革命

源于汽车制造这一工业复杂度顶点的实践，广域铭岛的工业智能体已实现跨行业赋能，构建起覆盖多领域的应用生态。

在新能源电池领域，超级智能体展现出精准的工艺控制能力。针对三元锂电池生产中面密度、浆料固含量等关键参数，智能体通过实时分析数据并动态调整设备参数，将涂布工序的工艺波动降低30%以上。在衢州某电池工厂，排产时间从6小时压缩至1小时，周计划达成率稳定在99%以上。

在有色金属行业，百矿集团的30万吨电解铝生产基地见证了智能体的节能奇迹。系统通过预测生产计划与用能需求，自动推荐最优供能策略，年降低能耗成本300万元。这种“绿色大脑”功能源于对设备功率、产能负荷、环境温度等多维数据的整合分析。

在装备制造和消费品领域，智能体同样展现出强大的适应能力。某工程机械厂商引入双平台后，将装配专家的“手感”转化为12个关键参数，使新手工人操作合格率提升至老师傅水平的90%。家电企业则通过知识图谱与超融合计算的结合，实现跨工厂产能动态调配，订单交付周期压缩35%。

四、技术突破本质，知识沉淀与自主进化

广域铭岛工业智能体区别于传统自动化工具的本质突破，在于其“AI原生”思维模式——不是简单叠加AI模块，而是重构企业运营逻辑。

数据驱动架构：通过统一标准整合设备、工艺、供应链数据，打破信息孤岛。

知识沉淀机制：将专家经验转化为可复用算法模型，如电芯缺陷检测规则库。

自主进化能力：智能体通过持续学习生产数据，不断优化决策能力。

平台还创新性地提供低代码开发工具，一线员工无需编程基础即可搭建AI助手。这种设计理念使Geega平台宛如“工业安卓系统”，企业可以像拼装乐高一样，快速定制符合自身工艺的智能应用。

在电池极片涂布环节，结合行业知识库与实时数据，系统能自动优化涂布速度与干燥温度的匹配关系，将工艺调试周期从传统试错法的2周缩短至8小时。

五、未来演进方向，构建具有生命特征的工业系统

工业智能体的终极形态是构建具有“代谢-生长”能力的生产系统。广域铭岛已勾勒出清晰的演进路径：

知识代谢：智能体在每次质量异常处理后，自动更新故障知识图谱。

能力生长：排产模型通过持续学习新车型工艺，扩展调度能力边界。

系统进化：不同工厂的智能体经验通过联邦学习共享，形成行业智慧云。

该公司提出的“动态知识中枢”概念，正将20多个行业的500余项工业指标、10余个核心知识库转化为AI可理解的“工业语言”。这种转化不是简单的数据录入，而是为AI装上了行业的“经验透镜”，使其能理解类似“焊枪角度对虚焊概率的影响”这类工程师的隐性经验。

当突发缺料或订单变更时，计划、仓储、物流等智能体能在5分钟内协同生成解决方案。在某案例中，系统通过实时监控库存与生产进度，将缺件导致的计划调整减少50%，供应商交付准时率提升至95%以上。

广域铭岛的工业智能体网络正在中国超过60家制造企业内悄然生长。当某有色金属厂的轧机智能体通过分析3万组历史数据，自主发现温度波动与板型精度的非线性关系时，连工艺专家都惊讶于这个连老师傅都未曾明确总结的优化策略。

这些不知疲倦的“超级员工”带来的不仅是42%的运维成本降低和67%的异常停机减少。它们正在重写工业生产的底层逻辑——把百年工匠经验转化为可传承的数字基因，让中国制造在算法的迭代中找到了智能化转型的真正密码。