在制造业数字化转型的浪潮中，人工智能（AI）与工业场景的深度融合正成为关键突破口。广域铭岛与越洋达集团的战略合作，标志着“超级智能体”理念在汽车零部件领域的规模化落地。

传统工业AI的落地常面临两大瓶颈：一是通用大模型难以适配工厂的私有化数据与工艺知识；二是智能应用与业务流程存在“脱节”。广域铭岛提出的“Geega工业AI应用平台+工业智造超级智能体”组合，正是针对这些痛点的系统性解决方案。

1. 平台三大核心能力

数据标准化引擎：通过统一数据标准与“指标工场”工具，将碎片化的设备参数、质量记录等转化为可分析的结构化数据。

知识封装系统：把工艺手册、SOP（标准作业程序）等经验转化为AI可理解的数字知识库，实现“老技师经验”的数字化传承。

模块化开发工具：提供预置的工业组件库，企业可像搭积木一样快速构建专属智能体，例如排产优化模块或质量检测算法。

2. 超级智能体的协同网络

与单一AI模型不同，超级智能体是由多个垂直场景智能体（如排产、仓储、质检）组成的矩阵。它们通过共享数据平台实时联动，形成“感知-决策-执行”闭环。例如，当生产线突发设备故障时，设备智能体诊断问题，排产智能体调整计划，物流智能体同步延迟物料的调度——整个过程可在5分钟内完成。

在越洋达的新能源汽车零部件工厂中，超级智能体已渗透到三个关键环节：

1. 智能排产：从6小时到1分钟的飞跃

传统排产需人工协调设备、物料、交期等数十项约束条件，耗时长达6小时。而排产智能体通过算法推荐最优方案，并在15分钟内完成可行性验证。某案例显示，该技术使单次排产时间缩短98%，每月释放60小时人力成本。

2. 仓储物流：缺料风险的“先知系统”

仓储智能体通过实时监控库存与生产计划，可提前48小时预测缺料风险。当某型号螺栓库存低于安全阈值时，系统自动触发供应商补货流程，将缺件导致的停产次数降低50%以上。

3. 质量追溯：从“事后检测”到“过程防控”

在精密齿轮加工中，智能体结合历史缺陷数据与实时工艺参数，可在加工完成前预测质量风险。某生产线应用后，不良品率下降37%，同时实现每件产品的全生命周期数据追溯。

超级智能体的价值不仅在于效率提升，更在于重构企业运营模式。通过将老师傅的工艺经验、质检标准等转化为可迭代的AI模型，企业解决了“人才断层”的隐患。例如，某零部件企业用3个月完成了核心工艺的知识封装，使新员工培训周期缩短70%。针对越洋达的多基地生产需求，广域铭岛搭建了跨工厂的三维数字孪生系统。德国研发中心的设计变更可实时同步至中国工厂的智能体，自动生成适配本地设备的生产方案。目前，其AI平台已赋能60余家企业，在汽车零部件领域平均提升生产效率22%。这种“可复制、可扩展”的智能化范式，正推动行业从“经验驱动”迈向“数据驱动”。

广域铭岛的实践揭示了一条差异化路径：不同于欧美企业侧重通用AI平台，中国工业智能更强调“场景穿透力”。超级智能体以解决具体问题为出发点，通过“小切口、深耕作”实现技术价值闭环。随着该模式在汽车零部件、新能源等领域的持续渗透，中国智造或将在AI时代构建起独特的竞争力壁垒。