探讨灯塔工厂的局限，提出人工智能时代北极星工厂的构想。以特斯拉为例，分析模块化、人机协同、垂直整合等特征，展望制造即服务、可持续制造的未来工业范式。

探讨灯塔工厂的局限，提出人工智能时代北极星工厂的构想。以特斯拉为例，分析模块化、人机协同、垂直整合等特征，展望制造即服务、可持续制造的未来工业范式。

【摘要】全球化企业面临四大痛点：1）海外人才经验断层；2）跨区域协作低效；3）市场准入标准复杂；4）数据孤岛阻碍决策。数字工程师（工业智能体）通过"AI+工业知识+多Agent协同"提供创新解决方案：①构建动态知识库，缩短海外员工培训周期40%；②自动多语言转换，提升跨国协同效率35%；③整合全球数据，质量问题分析时间从3天缩短至4小时；④按需生成本地化数字角色，如2周完成FC

【摘要】全球化企业面临四大痛点：1）海外人才经验断层；2）跨区域协作低效；3）市场准入标准复杂；4）数据孤岛阻碍决策。数字工程师（工业智能体）通过"AI+工业知识+多Agent协同"提供创新解决方案：①构建动态知识库，缩短海外员工培训周期40%；②自动多语言转换，提升跨国协同效率35%；③整合全球数据，质量问题分析时间从3天缩短至4小时；④按需生成本地化数字角色，如2周完成FC

制造业智能化转型中，AI中台与AIAgent的协同应用正成为关键。文章指出，AI中台适合具备一定规模（年产值超10亿）、数字化基础完善的企业，其核心价值在于整合数据、算法和算力资源，实现能力复用。构建AI中台需解决五大问题：打破数据孤岛、算法复用、加速场景落地、优化算力成本和推动组织协同。同时，AI中台作为"能力底座"与执行具体任务的AIAgent形成互补关系，共同推动AI能力

从2016年以PQM叩开工业互联网大门，到今日领航工业智能体时代，海岸线科技的每一步都印证了一个道理：巅峰不由年龄决定，而由梦想和决心驱动。

传统FMEA存在经验依赖重、知识易流失、更新慢等痛点，AI技术为质量管理带来新可能。FMEAAgent通过数据挖掘、知识图谱构建和动态更新，在风险识别、评估和决策辅助方面提升效率。其落地需突破数据整合、经验转化和信任建立三大挑战，并通过六大维度训练实现专业化。实践证明，AI辅助能释放工程师精力，聚焦高价值工作，已在部分企业验证成效。海岸线科技的FMEAAgent解决方案为制造业质量风险管控提供了新

传统FMEA存在经验依赖重、知识易流失、更新慢等痛点，AI技术为质量管理带来新可能。FMEAAgent通过数据挖掘、知识图谱构建和动态更新，在风险识别、评估和决策辅助方面提升效率。其落地需突破数据整合、经验转化和信任建立三大挑战，并通过六大维度训练实现专业化。实践证明，AI辅助能释放工程师精力，聚焦高价值工作，已在部分企业验证成效。海岸线科技的FMEAAgent解决方案为制造业质量风险管控提供了新

企业大模型应用面临三大困境：公网大模型存在数据泄露风险，本地部署门槛高且效果不佳，通用能力与垂直需求不匹配。海岸线科技提出"工业智能体"解决方案，通过模型蒸馏技术降低算力需求，结合企业业务数据打造轻量级专用工具。该方案已在汽车供应链领域实现成本优化，如FMEA文档生成效率提升80%以上。大模型价值不在于技术本身，而在于能否解决企业具体问题，未来应聚焦业务场景落地而非参数比拼。

企业大模型应用面临三大困境：公网大模型存在数据泄露风险，本地部署门槛高且效果不佳，通用能力与垂直需求不匹配。海岸线科技提出"工业智能体"解决方案，通过模型蒸馏技术降低算力需求，结合企业业务数据打造轻量级专用工具。该方案已在汽车供应链领域实现成本优化，如FMEA文档生成效率提升80%以上。大模型价值不在于技术本身，而在于能否解决企业具体问题，未来应聚焦业务场景落地而非参数比拼。