在全球汽车产业正经历电动化与智能化的深度洗礼时，汽车制造的逻辑也在悄然改变——从依赖传统流程驱动，走向由AI智能体驱动的未来。
然而，制造业普遍面临数据孤岛、工艺知识与AI技术割裂等问题：工厂数据“乱、散、断”，缺乏将工业机理模型与AI结合的能力，导致智能化应用落地困难。
相较C端，工业领域AI应用推进更难、更慢，根源在于B端场景多样性与数据基础复杂性。一旦突破这两大瓶颈，工业AI将释放巨大价值。
广域铭岛看到了这个机会，也看清了阻力。凭借多年在数字化建设与数据治理的深耕，它为一家头部车企量身定制了AI变革路线：先让管理层意识到，智能化不只是技术升级，而是关乎未来竞争力的企业变革；再构建以AI原生架构为目标的数字底座，自下而上打通平台与应用，避免重复建设与信息孤岛；最后从高价值、高优先级的业务场景切入——比如用AI优化工艺生成、提升质量改进——以点带线，让智能化从一个个具体场景扩展到整个业务链。该案例已收录到大鲸案例库中。
Geega工业AI应用平台都有什么能力？
Geega工业AI应用平台面向智能制造全链条，目标很简单——帮制造企业把AI真正用起来。它把AI技术和工业领域的经验结合起来，从底层的AI基础设施，到具体的智能体应用，都能提供一整套可落地的方案。
广域铭岛认为，AI原生企业的典型特征，不仅是单个环节的智能化，更能通过跨域融合释放乘数效应。
平台主要有三方面的能力：
1、工业数据标准化
工厂里数据多而杂，分散在不同系统里，很难互通。Geega工业AI应用平台先把这些数据按统一标准整理好，打通彼此的“隔墙”。配套的“加速器”能大幅缩短数据分析和应用开发的时间，“指标工场”则把复杂的生产数据加工成管理层一眼就能看懂的报表。
2、知识提取与复用
企业里的工艺经验、操作流程等知识，往往散落在人的脑子和文件里。平台会把这些知识提炼成结构化的“电子字典”，让AI不仅懂专业，还能按业务需要去执行，把“想明白”变成“能落地”。
3、按需定制的智能体
平台提供标准化的工业组件和模块（设备、工艺知识、SOP等），像搭积木一样拖拽组合，就能拼出针对某个岗位或流程的专用AI助手，让企业做到“开箱即用”。
在数据和知识的双重驱动下，平台形成了一个覆盖“研、产、供、销、服”全链条的工业智能体矩阵。它们之间协同工作，把过去工业软件之间的流程断点串联起来，实现从感知、决策、规划到执行的闭环运作。每个智能体都聚焦具体的场景和岗位，解决实际问题。
在实际应用中，排产智能体可以在1-2分钟内推荐最优约束组合，15分钟内完成验证评估，1小时以内就能完成最优计划发送；仓储智能体通过实时监控装配计划与库存异常，及时发现缺件风险，更新要货计划，及时通知供应商备料送货，帮助企业减少由缺件导致的计划调整次数50%以上，供应商交付波动率大幅下降，风险件及时交付率提升至95%以上，周计划达成率稳定维持99%以上。
未来，面对各场景的智能体应用，将寻求更多数据，更多业务的输入，训练出更智能，更接近业务实际场景的智能体，推动AI技术在更多的传统制造场景中落地。
文章来源：虎嗅智库服务
