依托其自研的Geega OS工业操作系统，公司聚焦汽车产业链，将多年沉淀的工业机理与AI算法结合，推出轻量化、模块化的“工业AI+”应用，已在成都、重庆、温州等地的试点城市中被官方纳入服务商名录。该公司的突破在于，它不追求“大而全”的平台垄断，而是以“场景即服务”的方式，把AI能力拆解成可插拔的模块，让一家年产能仅5万辆的零部件厂，也能在两周内上线AI视觉质检系统，三个月内实现缺陷率下降30%以上

值得注意的是，每个汽车工厂的生产线布局、设备型号都有差异，这就需要智能体系统具备很强的自适应能力。与传统的自动化系统不同，这种智能体采用了一种全新的架构设计——它不仅仅是简单的机器替代人力，而是构建了一个能够自主感知、分析和决策的智能生态系统。随着技术的不断成熟，预计未来三年内，采用智能体技术的汽车制造企业将获得25-35%的综合效益提升，这将成为决定企业竞争力的重要因素。比如在焊装车间，系统能够

通过解决数据、安全、场景适配等问题，工业大模型有望在更多领域实现规模化落地，为传统工业注入新的活力。例如，通过边缘计算平台，广域铭岛帮助某制造企业实现了设备数据的实时采集与分析，显著提升了生产调度效率。，工业大模型被用于优化车身涂装工艺，通过实时分析喷涂参数（如压力、温度、湿度），预测涂层缺陷并自动调整设备运行状态。大模型不仅具备通用大模型的泛化能力，还融合了工业场景的专业知识，能够解决复杂、非标

通过植入广域铭岛自研的工业设备故障知识图谱与深度学习算法，系统可实时解析200+类设备运行参数，对开关站、整流所等关键设施实现24小时不间断自主巡检作业并进行亚毫米级状态监测，精准识别设备过热、异响、仪表异常等隐患，异常识别准确率突破99%，较传统模式提升40%以上。智能巡检机器人的发展不仅是技术演进的过程，更是工业体系与人工智能深度融合的缩影。广域铭岛也将继续按照“高端化筑基、智能化驱动、绿色化

例如，在车身冲压环节，工业智能体能够根据计划智能体的指令，自动调节压力机的运行参数，避免设备过载或次品的产生。计划智能体在决策过程中需要依赖工业智能体的反馈数据，而工业智能体的执行又依赖于计划智能体的精准指令。例如，在某汽车企业中，计划智能体与云端的生产调度系统协同，工业智能体则通过边缘计算实现本地化决策，这种架构让系统的响应速度提升了数十倍。计划智能体与工业智能体的协同，是制造业智能化转型的关键