广域铭岛携AI“双引擎”重磅亮相WAIC 打造工业制造新范式
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2025-07-29 03:01:52
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工业制造领域迎来深刻变革,AI驱动的数智化发展成为产业升级的关键。

深耕汽车、新能源及有色金属等领域的广域铭岛,近日携行业首个“Geega工业AI应用平台+工业智造超级智能体”重磅亮相2025世界人工智能大会(WAIC),展现其打造“AI原生企业”的能力,引发业界热切关注。

在WAIC特设论坛“AI智启新局:从技术革命到商业应用”活动上,广域铭岛首席战略运营官姜鸿亮表示,工业智造正在经历从效率驱动到价值创造的范式跃迁。“我们能够感知到,全新的时代开启了,企业是有可能基于数字原生到AI原生这样的转变来实现生产力与价值的重构。”

AI引领工业制造从效率驱动到价值创造

回顾工业制造行业的发展,在软件这一细分领域,姜鸿亮提到,过去几十年间已历经四次明显跃迁:从早期ERP及泛化ERP为代表的工业软件集成,到近十年以5G、IoT为核心的工业互联网浪潮,技术变革始终围绕“改变效率、提升效率”展开。

但长期以来,工业制造面临的核心挑战是如何突破简单粗暴的“效率优化”,真正实现“价值赋能”——用机制驱动企业创造力提升、重构生产力体系。随着神经网络、机器学习的发展,再加上2022年GPT发布,2025年Agent、具身智能等技术出现,让这一跨越式变革成为可能。

在姜鸿亮看来,迅猛发展的AI 技术,当下给企业带来三个具有革命性影响的机遇:

一是在国家层面,科技创新到产业创新是新质生产力提升的核心路径。AI作为这一轮推动变革的核心技术,能够在B端催生大量新业态,这些新业态也会反哺C端,最终推动科技创新与产业创新深度融合,助力新质生产力提升。

二是AI 技术的发展,尤其是今Agent、具身智能等出现,让企业实现数据决策成为可能。过去工业制造领域存在大量非结构化数据,对于这些数据的处理非常困难,而AI大模型解决了这一难题,为数据分析、知识沉淀,以及数据、模型的梳理整合等垂直领域带来新机遇。

三是以往制造领域侧重物理资源的排布和设计,如今AI激活了数据、知识、算力等新生产要素,这些要素将推动企业在创新力、产品设计、生产效率及服务能力等方面全方位重构升级。

广域铭岛计划到2030年实现从数字原生向AI原生企业的跨越,为此提出三个步骤:首先,沉淀深厚的工业知识机理与know-how,以此构建完整标准的数据基础。其次,基于海量标准数据,打造面向细分行业场景的高质量、精准的数据集,为模型训练提供精准驱动力。最后,在AI应用和模型使用方面,区别于C端大模型,工业领域需实现大模型与工业垂类模型的高度解耦、可复用、能衔接,以“搭积木”式实现分层协同。

通过以上三步,最终推动客户与行业实现AI驱动业务发展,达成全生命周期管理。

“AI +工业Know-how”驱动价值创造

在圆桌论坛环节,广域铭岛 AI 解决方案负责人张兴进一步分享了AI在工业领域的落地实践。他指出,当前工业制造领域对于AI的典型应用,主要集中在大模型的信息处理能力上。

“原先我们可能是用一些报表、看板做数据分析,现在有了AI的加持,我们就可以去利用AI通过问答形式获得我们想要的相关信息、相关的数据。比如某些特定领域工艺文件的生成、员工培训的考卷生成和自动打分等。”张兴认为,未来AI在工业领域更大的潜力在于推理与规划,助力企业在流程环节实现智能决策。

作为吉利控股集团旗下企业,广域铭岛虽成立时间不长,却继承了母公司30年整车制造经验和知识沉淀,形成了独特的竞争壁垒。

据悉,广域铭岛积累了大量工业制造领域专家,成立至今已服务20多个行业、聚焦六大基础行业,积累了海量行业指标与知识库。与此同时,公司通过“AI +工业Know-how”双轮驱动,将沉淀的工艺经验、数据与知识转化为垂类模型,并通过算法闭环持续优化模型能力。

此次广域铭岛在WAIC发布的行业首个“Geega工业AI应用平台+工业智造超级智能体”,切实体现了公司的践行路径,正推动着AI技术在更多的传统制造场景中落地。

这之中,Geega工业AI应用平台面向智能制造全栈领域,能够帮助制造企业快速构建AI应用能力,融合了AI技术与工业Know-how,为工业企业提供从AI基础设施搭建到智能体应用落地的一站式解决方案。工业智造超级智能体则是基于Geega工业AI应用平台构建的覆盖企业“研、产、供、销、服”全链路业务场景的工业智能体矩阵,它们构成的协同决策网络将串联传统工业软件的流程断点,可实现工业场景“感知-决策-规划-执行”的全链路运营闭环和全流程自动化。

例如,在突发的供应链中断场景中,12类智能体(涉及计划、采购、物流等)可在5分钟内完成协同决策,而同类问题在传统模式下需人工数小时进行判断。

张兴表示,制造企业利用AI的过程经历了从小模型到大模型时代的显著转变。小模型时代主要针对工业视觉检测、工艺参数智能推荐、特定设备预测性维护等具体场景,而大模型普及后,凭借其经训练掌握的人类语言规律及语义理解、推理决策能力,应用场景转向企业组织流程中依赖人工的决策分析环节。

从本届WAIC传递的信号来看,工业制造领域的AI化已不再是 “选择题”,而是 “必答题”。所谓AI原生企业,并非简单地将AI当作工具使用,而是要实现AI与企业的深度融合——既要具备全面的企业级能力,又要吃透业务流程,将AI作为一种新生产力来打造。

正如姜鸿亮所言:“真正给客户带来最好服务的智能体应当是‘看不见的助手’。”它融入流程、驱动决策,最终让工业制造的价值创造水到渠成。

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