广域铭岛：引领中国工业大模型场景化应用范式

全球产业链重构、个性化定制需求爆发、碳中和目标倒逼产业升级，传统工业体系面临三大核心挑战：数据价值挖掘不足、知识经验沉淀困难、决策效率滞后于市场变化。在这个关键的转型路口，一个关键命题愈发清晰：工业AI的价值实现不再取决于算法复杂度，而是场景穿透的深度与广度。

全球巨头与国内新秀角逐：工业 AI 竞赛新格局

全球市场，西门子、达索、施耐德等巨头为了保持自身在制造领域的优势，早早布局工业AI。全球巨头西门子通过Mendix平台集成AWS Bedrock，开发者无需编码即可调用GPT-4生成应用程序，推出集成于TIA Portal的PLC代码生成工具Industrial Copilo；施耐德推出Automation Application Copilot，结合微软GPT-4生成PLC代码，并将自家EcoStruxure™平台引入AI分析…..

作为中国工业互联网领域的破局者， 广域铭岛数字科技有限公司以Geega OS工业AI应用平台为底层支撑，以Geega Ask（际▪问）+工业APP为核心，打造覆盖制造、运营、管理全流程的工业领域人工智能解决方案矩阵，在这场全球工业AI竞赛中，给出了自己的答案。

智能制造的本质是通过数据驱动实现全价值链的智能化优化，而工业 AI 则是实现这一目标的关键使能技术。当前，全球制造业正处于从 "数字工厂" 向 "智慧企业" 转型的关键期，据 IDC 预测，到 2024 年全球工业 AI 市场规模将突破 400 亿美元，年复合增长率达 27.3%，其中离散制造与流程制造的智能化改造需求占比超过 65%。这一趋势背后，是工业企业对 "降本提效、质量提升、创新加速" 的迫切需求，更是工业互联网平台从 "数据互联" 向 "智能决策" 升级的必然路径。

广域铭岛深刻洞察到，工业 AI 的价值实现绝非简单的技术堆砌，而是需要深度融合行业 Know-How 与 AI 技术。与消费级 AI 不同，工业领域的复杂性、专业性和场景特异性，要求工业 AI 平台必须具备 "垂直行业穿透能力" 和 "端到端业务闭环能力"。基于此，广域铭岛提出 "场景定义智能" 的核心理念，将 Geega OS 工业 AI 应用平台定位为 "工业智能化中枢"，旨在为制造业企业提供从 AI 能力构建到业务价值落地的全流程支撑。

在工业互联网的技术架构中，Geega OS 工业 AI 应用平台处于承上启下的关键位置：向下统一管理工业物联网平台采集的海量设备与生产数据，向上支撑Geega Ask（际▪问）这款工业智能“交互终端”与各类工业APP的连通，实现在统一界面的跨域服务调用横向打通研发、生产、物流、销售等全业务链条。这种定位使其能够有效解决当前工业 AI 落地过程中的三大痛点：数据孤岛导致的 AI 模型训练难、行业知识缺失导致的场景适配难、业务流程割裂导致的价值闭环难。

Geega OS 工业 AI 应用平台：重构工业智能

中枢架构：后端引擎与前端交互的协同进化

Geega OS 工业 AI 应用平台采用 "双引擎 + 多模态交互" 的创新架构，构建起完整的工业智能化能力体系。

平台后端集成数据服务、算力管理、模型服务三大核心引擎，形成AI能力的“中央厨房”：

前端交互层创新采用“数据+AI”双驱动模"，突破传统工业软件的操作模式，，不再受限于MES/ERP等系统的“数据看板”局限。通过自然语言处理技术，实现 "智能问数" 与 "智能问知" 功能：工程师可通过语音或文字提问，获取当前业务场景的目标值、实时数据及异常根因分析；基于企业私域数据与行业知识库，平台可提供专家级咨询建议，生成分步骤的调优操作文档。这种交互模式将数据分析大大门槛降低，几秒内即可使一线工程师获取 AI 辅助决策支持。

闭环能力：从数据到决策的价值转化路径

Geega Ask（际▪问）的核心竞争力的核心竞争力，在于其构建的 "计划 - 执行 - 检查 - 处理" 自主化业务闭环。这一闭环以指标订阅为起点，通过智能体（Agent）应用实现业务流程的自动化优化。

在广西某电解铝工厂, 通过Geega Ask（际▪问），企业已搭建起智能化指标管理生态，由“指标数据+AI”驱动实现生产各环节的精准管控。例如在“电解槽管理”这一垂直场景，

平台基于行业特性建立电解槽状态、能耗效率等多维指标库,支持使用者自定义订阅槽电压、效应系数等关键参数,并实时推送异常预警及处置指引。当参数偏离阈值时,系统自动触发智能告警并同步解决方案,使风险处置效率显著提升。通过移动终端,管理人员可随时查看电解槽状态、铝液质量趋势曲线等可视化看板,结合AI生成的工艺调优建议,有效降低生产波动与能耗偏差,通过"指标预警-可视分析-智能干预"闭环,打造有色金属行业数字化管控新范式。

工业 AI 落地的场景化利器：工艺质量优化APP

针对离散型、流程型制造的核心工艺，广域铭岛基于Geega OS 工业 AI 应用平台，开发了一系列场景化的工艺质量APP，形成了完整的工艺质量智能管控体系。

GQCM 尺寸智能管理 APP 在汽车制造领域的应用已形成行业示范效应。该 APP 整合三坐标、蓝光、DTS等多种测量方式，实时采集车身关键尺寸数据，基于自研的尺寸链公差分析模型，实现白车身尺寸偏差溯源。在国内某头部主机厂应用后，实现问题排查从平均3天降低到5分钟，问题流出率降低80%。

GQCM 点焊工艺质量管理 APP则通过实时采集焊接电流、电压、压力等动态参数，运用机器学习算法建立焊接质量预测模型。在某新能源汽车白车身电焊场景，该APP能对3000个焊点数据、5万个传感器数据的实时分析，从而自动预警工艺异常，将该工艺一次性合格率提升至99.5%。

工艺质量APP 并非孤立的工具，而是与 Geega OS 工业 AI 应用平台深度集成，形成从数据采集、异常识别到工艺优化的全流程闭环。以涂装工艺为例，GQCM 涂装工艺质量管理 APP 实时采集漆膜厚度、光泽度、色差等关键指标，当检测到某区域色差超标时，系统会通过机理模型实现数据透明传递、风险预警、问题整改，实现快速定位问题并解决，，现场实时问题处理效率提升30%。

工业 AI，定义智能制造新高度

广域铭岛的数字化服务已覆盖全球超 40 个城市，在重庆、杭州、广东等国内多地及马来西亚、新加坡设立分支及服务团队，形成了 "全球技术协同、本地快速响应" 的服务网络。这种布局使 Geega OS 工业 AI 应用平台能够更好地适应不同地区、不同行业的差异化需求，更能够反哺广域铭岛工业大模型及产品的准确性、智能化水平不断升级。

工业AI的价值不在于技术炫技，而在于能否深入工艺机理、解决实际痛点。当广域铭岛将AI能力转化为冲压线的节拍提升、焊装工艺的质量稳定、涂装车间的能耗下降、电解槽的设备健康等纵深场景，中国制造才真正迈入了智能时代。在智能制造与工业互联网的浪潮中，广域铭岛正通过持续的技术创新与场景深耕，推动工业 AI 从 "辅助工具" 向 "核心生产力" 转变。