文章核心观点 - 传统工业数字化因系统割裂、仅能“呈现问题”而触到天花板，工业AI需跳出“概念空转”，成为生产提效的核心引擎[4] - 广域铭岛（Geega）的工业智能体实践，通过“感知-决策-执行”架构和“问题驱动、反向改造、持续演化”的方法论，实现了从“流程管控”到“解决问题”的质变，并带来了显著的量化效益[4][6][11] - 工业AI的成功落地关键在于嵌入具体业务流程，从最具痛点的跨系统、跨部门场景入手，并通过AI反向推动数据与系统改造，实现能力的持续沉淀与复用[30][31][32][33][34] 平台核心能力与转型路径 - 核心能力边界：平台核心能力概括为连接工业世界的复杂性、沉淀工业知识的可复用性、通过智能体实现业务的可自治性[11] - 转型第一阶段：工业软件产品化与标准化：起点是将吉利集团内部数字化经验外化，将MES、WMS、设备管理、能源管理、质量管理等系统模块化封装，从定制化系统变为标准化产品[12][13] - 转型第二阶段：构建GOS工业操作系统：推出GOS工业操作系统，统一计算环境和应用门户，实现数据、算力、接口在同一环境下互通，为AI提供可运行的统一生态，强调“系统协同”[14] - 转型第三阶段：AI平台与智能体落地：2023年底全面向AI转型，在GOS之上衍生出工业AI应用平台，推出业务智能体（AIAgent），对既有工业软件进行赋能，让系统从“被动响应”变成“主动决策”[15] - 转型第四阶段：工厂大脑与流程自动化：在智能体成熟后推出“工厂大脑”，以问题驱动的PDCA机制实现企业持续改善，AI参与问题分析并负责经验沉淀与知识库建设[15] 主机厂真实项目实践与量化效益 - 领克成都工厂实践：构建一体化数字基座，部署设计研发协同、工艺质量提升、高级计划排程等工业软件，实现全生命周期数字化管理，应用效益包括质量损失成本降低13%、物流配送效率提升10%、年度能耗成本降低10%、订单交付周期缩短15%[16] - 领克余姚工厂实践：搭建统一数字化平台，重点部署供应链协同管理和柔性高级计划排程方案，应用效益包括订单交付周期缩短15%、库存成本降低10%、物料齐套率提升20%、作业效率提升10%[16] - 极氪宁波工厂实践：建立全连接工厂基座，部署多个智慧场景，使得设备故障率减少10%、设备开动率提升11%[17] - 代表性场景案例：停线问题闭环管控：利用工厂大脑机制，打通跨域数据，AI自动结合知识库进行故障定位并推送决策建议，在单个基地，该场景每年节省的工时及停线损失挽回价值达到748万元左右[28] - 排产智能体ROI表现：应用后生产效率提高30%、人工工时减少40%、设备利用率提升15%、库存周转率提高20%[24] 工业智能体的架构与开发 - 体系架构设计：主要由感知层、决策层和执行层三个层级构成，感知层负责实时数据采集与监控，决策层利用机器学习等技术进行智能决策，执行层通过与现有工业系统协作执行业务指令[18] - 标准化组件与低代码开发：平台提供设备管理、生产调度、仓储管理等标准化工业组件和模块，通过低代码平台实现“像搭积木一样”的拖拽组合，降低个性化开发难度[21] - 智能体开发流程：包括数据准备、模板选择、参数配置、验证上线、持续学习等关键环节[22] - 开发成本与周期：开发周期通常为1到3个月，客户侧投入中培训成本占比约为15%-20%[23] - 排产智能体工作流程：包括接收生产需求、需求分析与约束设定、计划推荐、验证与调整、下发执行[26][27] - 排产智能体优化能力：具备多目标优化能力，能综合考虑设备利用率、生产周期、能源消耗、人工工时、订单优先级等多个因素[28] 行业落地方法论与挑战 - 方法论要点一：从问题出发，明确业务目标：AI必须嵌入具体业务流程，从最具痛点的跨系统、跨部门、缺乏闭环的场景入手，如停线问题、能源浪费、维修履历分散等[31][32] - 方法论要点二：反向定义，用AI倒推数据与系统改造：确定场景后，反向梳理问题涉及的系统、缺失的数据结构、需封装的知识，实现从“数据记录”向“数据理解”的跃迁[33] - 方法论要点三：持续演化，场景拉动与能力沉淀：每个智能体的诞生都成为平台能力的积累，问题处理的经验沉淀入知识库，形成可被后续AI调用的“企业经验模型”[34] - AI替代人工的核心瓶颈：目前智能体主要是“辅助”而非“替代”，完全替代面临业务标准化缺失和物理世界“非理性”干扰两大挑战[29]