2026天津智博会期间，一场以“AI与工业互联网如何重构制造业价值链”为主题的圆桌论坛引发行业高度关注。
广域铭岛联席副总裁、大市场中心总经理刘心棋受邀出席，与和利时、浪潮云洲、树根互联等企业代表同台对话，围绕制造业智能化深层瓶颈、工业大模型落地实效、跨行业适配路径、价值创造逻辑变迁以及未来关键变量等议题，系统分享了广域铭岛的产业实践与前瞻思考。
智能化瓶颈：不在技术，在融合深度
制造业数字化转型推进多年，多数企业已初步完成信息化和联网，但真正实现全局智能化的仍属少数。刘心棋直指核心：“最突出的瓶颈是数据治理与业务融合的深度不足。数据分散、标准不一形成‘孤岛’，行业Know-how未能沉淀进数字系统，导致智能模型与核心业务脱节。”他强调，打通数据链、构建融合行业知识的平台，是破局关键。
广域铭岛依托Geega工业AI应用平台，帮助企业实现数据协同与知识复用，以业务价值为导向，推动组织、人才与技术的系统化融合，让智能化从单点尝试走向全局闭环。
工业大模型与智能体：从概念验证进入价值兑现期
针对“AI规模化落地尚需时日”的声音，刘心棋给出了一线判断：落地已进入加速期。他引用IDC 2025年调研数据指出，应用大模型及智能体的工业企业比例已从2024年的9.6%跃升至47.5%，多环节部署企业从1.7%增35%。广域铭岛的实践印证了这一趋势——质量智能体通过对多源异构数据的实时分析，实现缺陷根因追溯和参数自适应优化，大幅提升一次质检合格率；设备智能体基于运行状态实施预测性维护，有效降低非计划停机。
刘心棋特别指出，AI带来的最大价值突破，不仅在于降本增效本身，更在于将老师傅的经验规模化沉淀和复用，赋能工程师从事更高层次的创新，推动企业从单点智能向系统级智能进化。
跨越“千企千面”：从通用底座到行业脊梁
制造业行业跨度大、场景碎片化，通用底座难以直接适配千企千面。刘心棋分享了广域铭岛的实践智慧——以清晰的四层架构，为企业系统化地铺就了一条通往AI原生未来的坚实路径。从底座、平台、应用到决策，每一层都原生适配AI构建，最终形成覆盖工厂全流程的“全链路智能闭环”。
谈及走过的弯路，他坦诚分享了遇到的教训：早期低估了异构协议对接的复杂度，项目落地耗费大量精力；发现通用AI无法直接移植到工业场景，必须将行业Know-How深度内化，否则模型只是空中楼阁等。这些教训最终沉淀为三条核心经验：从最复杂的汽车行业切入，以“最难场景”锤炼可迁移能力；坚持AI与工业场景深度融合，绝不套用通用大模型；以链主企业带动链上企业，实现跨行业复制。目前，广域铭岛的服务已覆盖汽车、有色金属、化工等近20个细分行业，真正实现了从通用底座到行业脊梁的跨越。
投入回报的价值跃迁：从显性省钱到隐性创收
面对制造企业“投入不菲，回报在哪”的现实拷问，刘心棋以领克张家口工厂为例作答：部署的“工厂大脑”智能覆盖30条线体，年度累计节约工时超200小时，并历史性实现停线问题闭环“零漏项”，仅此一项年节约成本近1400万元。透过这一案例，他揭示了价值释放路径正在发生的深刻变化——早期数字化价值集中于设备替人、能耗优化等“显性省钱”层面；如今，通过模数共振的生态协同与可信数据空间的流通机制，价值正向“隐性创收”延伸。停线问题的精准闭环，不仅减少了直接损失，更保障了交付周期和客户信任，转化为订单竞争力。
与此同时，数据资产化、模型即服务等新模式，正推动制造企业从“卖产品”走向“卖能力”。刘心棋总结道：“数字化投入的回报不是一道选择题，而是一道工程题——只要找准场景、做实闭环，每一分投入都能在产业链协同中放大为可持续的竞争优势。”
展望未来：以生态协同驱动“数据智能”
展望未来三年，刘心棋判断制造业智能化最关键的变量是生态协同：“技术突破、政策红利、人才培养缺一不可，但唯有生态协同才能将算力、数据、模型、场景与人才汇聚成闭环，让具身智能、可信数据空间等新技术真正扎根工业。”
广域铭岛围绕“数据资源—技术平台—场景应用”全产业链布局；技术上持续夯实操作系统底座，支撑高质量行业数据集建设与跨企业可信流通；同时不摒弃现有工业软件，而是用AI全面重构，将老师傅经验、产线日志转化为可进化的工业知识与模型。广域铭岛还将联合产业链伙伴、高校与科研机构等，推动人才培养与产业需求精准对接。
在AI与工业互联网深度融合的转折点上，这家工业科技企业正以可量化、可复制、可持续的实践，助力中国制造穿越周期、向新而行。
