在全球制造业向智能化转型的浪潮中，“不AI，无未来”已成为行业共识。
在此关键拐点，广域铭岛在2025世界人工智能大会(WAIC)上推出工业AI体系，包括工业AI应用平台与工业智造超级智能体，为制造企业提供从AI基础设施搭建到智能体应用落地的一站式解决方案，帮助企业打造面向未来的AI原生能力。
WAIC现场观众在了解工业智造超级智能体
制造业走向AI原生：必然性与困境
近年来，“AI+制造”深度融合，工业制造的底层架构正在深刻重构。传统制造的层级型架构在AI冲击下暴露出诸多局限性。当前，制造业正向平台化、一体化、去中心化系统演进，感知、控制等环节需在统一平台协同互动，实现智能闭环。这要求AI必须深度嵌入制造网络中枢，成为核心支撑，而非简单的插件。
AI原生才是企业所需，能推动工业AI真正落地，解决场景应用的难题。
想象一下这样的场景：汽车工厂技术负责人满怀期待地运用工厂AI模型精准剖析生产报表，试图及时掌握生产进度等关键信息，并让智能体执行生产流程。然而，系统运行时却状况百出。深入探究发现，问题并非源于新技术本身，而是老旧的工厂系统平台与AI技术存在巨大代差。工厂迫切需要重构一套AI原生的数字骨架，从底层架构到交互逻辑，从数据流到业务流，让AI深度下沉到每一个业务环节。
然而，企业实现AI原生升级仍面临诸多挑战，如私有化数据获取难、工艺知识与AI割裂、缺乏一线研发验证、场景流程脱节等，阻碍了企业原生AI能力的打造。
广域铭岛打造AI原生企业的战略路径
AI原生企业是“AI+企业”的深度融合，它需要提供整套的企业级能力，需要真正的理解业务流程，把AI当作一种新生产力构建。
广域铭岛洞察到这一趋势和机遇。通过工业智能体与AI工业模型研发，推动汽车、新能源电池、有色金属等行业全链路智能化升级，契合国家人工智能产业发展方向。同时，在大量可被AI解释、梳理和还原的工业场景里，广域铭岛凭借30年的制造产业背景和丰富的工业场景用例基础，积累了丰富的工业知识作为模型训练语料，为打造AI原生能力奠定了基础。
此次发布的广域铭岛工业AI体系，旨在打造涵盖研发、生产、供应链、营销、运营等全链条的AI原生工业生态，让AI贯穿工业生产的全程。通过构建超级智能体矩阵，覆盖全链路业务场景，为企业提供一站式智能化解决方案，重构制造范式，实现效率到价值的跃迁。
在战略路径上，广域铭岛将30年工业Know-How积淀与AI技术深度融合，作为AI原生能力的核心支撑。平台拥有三大核心能力，一是高效的工业数据标准，统一数据格式和规范，打破数据孤岛，为AI模型训练优化提供高质量数据支持;二是闭环知识封装与还原，封装工业工艺知识形成可复用模块，根据场景需求还原调整;三是“量体裁衣”式智能体开发，根据企业业务需求和生产场景定制智能体，提高实用性和有效性。
底层逻辑上，该体系具有动态循环AI+工业知识闭环协同机制，通过“技术解构-知识沉淀-场景验证-双向优化”的动态循环体系，持续提供高效精准方案，助力企业降本增效提质。
在场景落地方面，广域铭岛工业智造超级智能体覆盖企业“研、产、供、销、服”全链路业务场景，在研发、生产、供应链、营销、运营等各环节发挥重要作用。目前，平台面向智能制造领域开放，覆盖汽车、新能源电池、有色金属等行业。
制造业AI原生后的显著效果
不盲目追求“大而全”，而是从具体岗位、流程、场景出发，训练出能真正上岗的数字员工，让AI能力落实到每个工作环节，助力制造企业适应数智化转型。
以实际案例为证，某汽车企业研究院应用广域铭岛工业AI体系，为车辆研发中产品设计失效模型与影响分析带来革新。该方案借助智能体获取系统及零部件信息并过滤无效输入，基于BOM自动解析层级结构数据，结合功能知识库智能生成功能描述，调用失效知识库识别潜在失效模式。
同时，基于风险数据推荐优化方案，无缝对接业务系统。此方案成效显著，使工作效率提升30%，为企业节省时间约24000小时/年，有效解决了传统方式效率低、质量不稳和重复浪费等问题。
某基地应用广域铭岛工业AI体系，搭建了从缺陷问题发现、录入MES、统计汇总、自动推送、AI赋能、工作流闭环的管理系统。基于企业私域数据、行业知识库，提供专家级咨询，生成分步骤的调优操作文档，涵盖业务场景目标值、实际数据、异常数据定位及根因分析的优化建议。该方案让缺陷统计效率明显提升，故障分析节约30-50min/问题。
广域铭岛的工业AI体系，构建了一套“智能体操作系统”，既能整合企业的数字资产，又能让不同场景的智能体高效协同，让AI像“水电煤”一样，成为企业运转的基础能力。超级智能体的终极目标是实现业务自动化。各智能体代理多角色，基于信任协同构建智能生态，实现业务全流程自动化、智能化。平台与超级智能体循环优化，提升智能体的性能与决策力，持续提升企业的智能化水平。
业内人士表示，当AI从技术工具进化为生产力，制造业正迎来范式革命。广域铭岛以场景为导向、数据为基础、平台为支撑，构建的不仅是解决方案，更是面向未来的工业智能生态。
