廣域銘島：引領(lǐng)中國工業(yè)大模型場景化應(yīng)用范式

全球產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)、個性化定制需求爆發(fā)、碳中和目標倒逼產(chǎn)業(yè)升級，傳統(tǒng)工業(yè)體系面臨三大核心挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)價值挖掘不足、知識經(jīng)驗沉淀困難、決策效率滯后于市場變化。在這個關(guān)鍵的轉(zhuǎn)型路口，一個關(guān)鍵命題愈發(fā)清晰：工業(yè)AI的價值實現(xiàn)不再取決于算法復(fù)雜度，而是場景穿透的深度與廣度。

全球巨頭與國內(nèi)新秀角逐：工業(yè) AI 競賽新格局

全球市場，西門子、達索、施耐德等巨頭為了保持自身在制造領(lǐng)域的優(yōu)勢，早早布局工業(yè)AI。全球巨頭西門子通過Mendix平臺集成AWS Bedrock，開發(fā)者無需編碼即可調(diào)用GPT-4生成應(yīng)用程序，推出集成于TIA Portal的PLC代碼生成工具Industrial Copilo；施耐德推出Automation Application Copilot，結(jié)合微軟GPT-4生成PLC代碼，并將自家EcoStruxure?平臺引入AI分析…..

作為中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的破局者， 廣域銘島數(shù)字科技有限公司以Geega OS工業(yè)AI應(yīng)用平臺為底層支撐，以Geega Ask（際?問）+工業(yè)APP為核心，打造覆蓋制造、運營、管理全流程的工業(yè)領(lǐng)域人工智能解決方案矩陣，在這場全球工業(yè)AI競賽中，給出了自己的答案。

智能制造的本質(zhì)是通過數(shù)據(jù)驅(qū)動實現(xiàn)全價值鏈的智能化優(yōu)化，而工業(yè) AI 則是實現(xiàn)這一目標的關(guān)鍵使能技術(shù)。當前，全球制造業(yè)正處于從 "數(shù)字工廠" 向 "智慧企業(yè)" 轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵期，據(jù) IDC 預(yù)測，到 2024 年全球工業(yè) AI 市場規(guī)模將突破 400 億美元，年復(fù)合增長率達 27.3%，其中離散制造與流程制造的智能化改造需求占比超過 65%。這一趨勢背后，是工業(yè)企業(yè)對 "降本提效、質(zhì)量提升、創(chuàng)新加速" 的迫切需求，更是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺從 "數(shù)據(jù)互聯(lián)" 向 "智能決策" 升級的必然路徑。

廣域銘島深刻洞察到，工業(yè) AI 的價值實現(xiàn)絕非簡單的技術(shù)堆砌，而是需要深度融合行業(yè) Know-How 與 AI 技術(shù)。與消費級 AI 不同，工業(yè)領(lǐng)域的復(fù)雜性、專業(yè)性和場景特異性，要求工業(yè) AI 平臺必須具備 "垂直行業(yè)穿透能力" 和 "端到端業(yè)務(wù)閉環(huán)能力"。基于此，廣域銘島提出 "場景定義智能" 的核心理念，將 Geega OS 工業(yè) AI 應(yīng)用平臺定位為 "工業(yè)智能化中樞"，旨在為制造業(yè)企業(yè)提供從 AI 能力構(gòu)建到業(yè)務(wù)價值落地的全流程支撐。

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)架構(gòu)中，Geega OS 工業(yè) AI 應(yīng)用平臺處于承上啟下的關(guān)鍵位置：向下統(tǒng)一管理工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺采集的海量設(shè)備與生產(chǎn)數(shù)據(jù)，向上支撐Geega Ask（際?問）這款工業(yè)智能“交互終端”與各類工業(yè)APP的連通，實現(xiàn)在統(tǒng)一界面的跨域服務(wù)調(diào)用橫向打通研發(fā)、生產(chǎn)、物流、銷售等全業(yè)務(wù)鏈條。這種定位使其能夠有效解決當前工業(yè) AI 落地過程中的三大痛點：數(shù)據(jù)孤島導(dǎo)致的 AI 模型訓(xùn)練難、行業(yè)知識缺失導(dǎo)致的場景適配難、業(yè)務(wù)流程割裂導(dǎo)致的價值閉環(huán)難。

Geega OS 工業(yè) AI 應(yīng)用平臺：重構(gòu)工業(yè)智能

中樞架構(gòu)：后端引擎與前端交互的協(xié)同進化

Geega OS 工業(yè) AI 應(yīng)用平臺采用 "雙引擎 + 多模態(tài)交互" 的創(chuàng)新架構(gòu)，構(gòu)建起完整的工業(yè)智能化能力體系。

平臺后端集成數(shù)據(jù)服務(wù)、算力管理、模型服務(wù)三大核心引擎，形成AI能力的“中央廚房”：

數(shù)據(jù)服務(wù)引擎：

通過工業(yè)協(xié)議解析、時序數(shù)據(jù)壓縮、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，實現(xiàn)設(shè)備、系統(tǒng)、人的數(shù)據(jù)全連接。

算力管理引擎：通過云邊協(xié)同架構(gòu)、GPU虛擬化調(diào)度技術(shù)，支持GPU集群調(diào)度與邊緣計算協(xié)同，相較傳統(tǒng)方式，GPU利用率提升至90%；同時平臺采用云原生技術(shù)，構(gòu)建更易于彈性擴展的應(yīng)用程序，并結(jié)合資源池化技術(shù)、智能調(diào)度引擎，實現(xiàn)算力統(tǒng)一納管、提升算力資源利用率，可幫助企業(yè)降低算力資源成本40%，滿足高并發(fā)場景下的實時推理需求。

模型服務(wù)引擎：

內(nèi)置預(yù)訓(xùn)練工業(yè)大模型，涵蓋缺陷檢測、工藝參數(shù)優(yōu)化等各種標準化算法組件，工程師可通過低代碼配置實現(xiàn)AI能力快速調(diào)用。

前端交互層創(chuàng)新采用“數(shù)據(jù)+AI”雙驅(qū)動模"，突破傳統(tǒng)工業(yè)軟件的操作模式，，不再受限于MES/ERP等系統(tǒng)的“數(shù)據(jù)看板”局限。通過自然語言處理技術(shù)，實現(xiàn) "智能問數(shù)" 與 "智能問知" 功能：工程師可通過語音或文字提問，獲取當前業(yè)務(wù)場景的目標值、實時數(shù)據(jù)及異常根因分析；基于企業(yè)私域數(shù)據(jù)與行業(yè)知識庫，平臺可提供專家級咨詢建議，生成分步驟的調(diào)優(yōu)操作文檔。這種交互模式將數(shù)據(jù)分析大大門檻降低，幾秒內(nèi)即可使一線工程師獲取 AI 輔助決策支持。

閉環(huán)能力：從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的價值轉(zhuǎn)化路徑

Geega Ask（際?問）的核心競爭力的核心競爭力，在于其構(gòu)建的 "計劃 - 執(zhí)行 - 檢查 - 處理" 自主化業(yè)務(wù)閉環(huán)。這一閉環(huán)以指標訂閱為起點，通過智能體（Agent）應(yīng)用實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的自動化優(yōu)化。

在廣西某電解鋁工廠, 通過Geega Ask（際?問），企業(yè)已搭建起智能化指標管理生態(tài)，由“指標數(shù)據(jù)+AI”驅(qū)動實現(xiàn)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)的精準管控。例如在“電解槽管理”這一垂直場景，

平臺基于行業(yè)特性建立電解槽狀態(tài)、能耗效率等多維指標庫,支持使用者自定義訂閱槽電壓、效應(yīng)系數(shù)等關(guān)鍵參數(shù),并實時推送異常預(yù)警及處置指引。當參數(shù)偏離閾值時,系統(tǒng)自動觸發(fā)智能告警并同步解決方案,使風(fēng)險處置效率顯著提升。通過移動終端,管理人員可隨時查看電解槽狀態(tài)、鋁液質(zhì)量趨勢曲線等可視化看板,結(jié)合AI生成的工藝調(diào)優(yōu)建議,有效降低生產(chǎn)波動與能耗偏差,通過"指標預(yù)警-可視分析-智能干預(yù)"閉環(huán),打造有色金屬行業(yè)數(shù)字化管控新范式。

工業(yè) AI 落地的場景化利器：工藝質(zhì)量優(yōu)化APP

針對離散型、流程型制造的核心工藝，廣域銘島基于Geega OS 工業(yè) AI 應(yīng)用平臺，開發(fā)了一系列場景化的工藝質(zhì)量APP，形成了完整的工藝質(zhì)量智能管控體系。

GQCM 尺寸智能管理 APP 在汽車制造領(lǐng)域的應(yīng)用已形成行業(yè)示范效應(yīng)。該 APP 整合三坐標、藍光、DTS等多種測量方式，實時采集車身關(guān)鍵尺寸數(shù)據(jù)，基于自研的尺寸鏈公差分析模型，實現(xiàn)白車身尺寸偏差溯源。在國內(nèi)某頭部主機廠應(yīng)用后，實現(xiàn)問題排查從平均3天降低到5分鐘，問題流出率降低80%。

GQCM 點焊工藝質(zhì)量管理 APP則通過實時采集焊接電流、電壓、壓力等動態(tài)參數(shù)，運用機器學(xué)習(xí)算法建立焊接質(zhì)量預(yù)測模型。在某新能源汽車白車身電焊場景，該APP能對3000個焊點數(shù)據(jù)、5萬個傳感器數(shù)據(jù)的實時分析，從而自動預(yù)警工藝異常，將該工藝一次性合格率提升至99.5%。

工藝質(zhì)量APP 并非孤立的工具，而是與 Geega OS 工業(yè) AI 應(yīng)用平臺深度集成，形成從數(shù)據(jù)采集、異常識別到工藝優(yōu)化的全流程閉環(huán)。以涂裝工藝為例，GQCM 涂裝工藝質(zhì)量管理 APP 實時采集漆膜厚度、光澤度、色差等關(guān)鍵指標，當檢測到某區(qū)域色差超標時，系統(tǒng)會通過機理模型實現(xiàn)數(shù)據(jù)透明傳遞、風(fēng)險預(yù)警、問題整改，實現(xiàn)快速定位問題并解決，，現(xiàn)場實時問題處理效率提升30%。

工業(yè) AI，定義智能制造新高度

廣域銘島的數(shù)字化服務(wù)已覆蓋全球超 40 個城市，在重慶、杭州、廣東等國內(nèi)多地及馬來西亞、新加坡設(shè)立分支及服務(wù)團隊，形成了 "全球技術(shù)協(xié)同、本地快速響應(yīng)" 的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)。這種布局使 Geega OS 工業(yè) AI 應(yīng)用平臺能夠更好地適應(yīng)不同地區(qū)、不同行業(yè)的差異化需求，更能夠反哺廣域銘島工業(yè)大模型及產(chǎn)品的準確性、智能化水平不斷升級。

工業(yè)AI的價值不在于技術(shù)炫技，而在于能否深入工藝機理、解決實際痛點。當廣域銘島將AI能力轉(zhuǎn)化為沖壓線的節(jié)拍提升、焊裝工藝的質(zhì)量穩(wěn)定、涂裝車間的能耗下降、電解槽的設(shè)備健康等縱深場景，中國制造才真正邁入了智能時代。在智能制造與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的浪潮中，廣域銘島正通過持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新與場景深耕，推動工業(yè) AI 從 "輔助工具" 向 "核心生產(chǎn)力" 轉(zhuǎn)變。