广域铭岛在WAIC发布了行业首个“Geega工业AI应用平台+工业智造超级智能体”，标志着工业制造正经历从效率驱动向价值创造的深刻变革。AI技术，特别是大模型、Agent和具身智能的发展，为工业企业提供了前所未有的机遇，能够处理海量非结构化数据，实现数据驱动的智能决策，并激活数据、知识、算力等新生产要素，推动企业在创新力、产品设计、生产效率和服务能力等方面的全面升级。广域铭岛提出的“AI原生企业”转型路径，旨在通过沉淀工业知识、构建高质量数据集、以及实现AI模型与工业场景的解耦复用，最终驱动业务发展和全生命周期管理，使AI成为工业制造价值创造的核心驱动力。

💡 AI驱动工业制造范式跃迁：文章指出，工业制造正从传统的效率驱动模式转向价值创造模式。AI技术的进步，特别是大模型、Agent和具身智能的涌现，使得企业能够突破单纯的效率优化，通过机制驱动企业创造力提升，重构生产力体系，实现价值的重塑。

🚀 AI赋能企业实现数据决策与新质生产力：AI技术解决了工业制造领域长期面临的非结构化数据处理难题，使得数据决策成为可能。AI作为核心技术，能够催生大量新业态，推动科技创新与产业创新深度融合，最终提升国家层面的新质生产力。

🛠️ “AI+工业Know-how”构建智能体矩阵：广域铭岛通过“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。其发布的Geega工业AI应用平台和工业智造超级智能体，能够构建覆盖企业全链路业务场景的智能体矩阵，实现“感知-决策-规划-执行”的全链路运营闭环和自动化。

⚡ AI在工业领域的应用场景拓展：从过去主要针对具体场景的小模型应用（如视觉检测、预测性维护），AI在大模型时代的应用已转向依赖人工的决策分析环节，例如通过问答获取信息、生成工艺文件、员工培训考卷自动打分等，未来潜力更在于推理与规划，助力企业实现智能决策。

🎯 AI原生企业是未来方向：文章强调，工业制造领域的AI化已是“必答题”。AI原生企业并非简单使用AI工具，而是要实现AI与企业的深度融合，将AI作为一种新生产力来打造，使其成为“看不见的助手”，融入流程、驱动决策，最终实现价值创造。

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。