小米澎湃智能制造平台，AI-Native 工业操作系统
2026-04-06
制造业正在经历一场由 AI 驱动的范式重构。这场变化不是在旧系统上"加一个 AI 模型"，而是从生产要素、运营方式到业务结果的全链路重构——物理设备变成能感知、能决策的智能体，车间管理从"人盯报表"变成"系统自驱"，资源配置从局部优化变成全局最优。
小米澎湃智能制造平台，就是为这场重构而生的 AI-Native 工业操作系统。
01
平台定位
小米澎湃智能制造平台面向离散制造业，提供从数据语义化、智能决策、自动执行到自主进化的全链路能力。平台已在小米自建工厂及多家代工厂中运行，通过智能工厂管控模型帮助工厂管控现场、优化资源配置、提升管理运营水平。
平台的核心设计理念是 PDAE 范式——Perception（感知）、Decision（决策）、Action（执行）、Evolution（进化）的完整闭环。数据不只是被采集，而是被理解；模型不只是被训练，而是被部署；决策不只是被辅助，而是被执行。从数据到行动，中间没有任何断点，从每一次闭环中进化，让下一次做得更好。
02
核心架构
iBigData（数据底座） 、iOntology（语义化）、iAIP（智能体引擎）、iBrain（工业智能体）构成工业操作系统的中枢，从数据到决策到执行——这条链路的打通，是制造业数字化转型的核心命题，也是澎湃智能制造平台的技术使命。
▎iBigData — 全要素、全链路、标准化的工业大数据底座
数据上行的基础。构建全要素、全链路、标准化的工业大数据底座，通过数据治理确保数据的实时性、完整性和安全性，为上层建模和决策提供可信数据源。
▎iOntology — 通过数据本体为AI构建工业世界认知
iOntology 是连接 AI 与物理世界的桥梁。有了它，AI 模型才能真正"理解"制造语义，而不只是把数据当黑箱数值处理。
iOntology 解决将传统数据模型重构为基于语义理解的本体模型的问题。它构建了工厂业务的数字化本体。这些实体之间的映射关系、因果关系、追溯关系，构成了 AI 理解工业世界的认知基础。
▎iAIP — 稳定、可信、自进化的工业智能体平台
iAIP 是稳定、可信、自进化的工业智能体平台，用于批量创建适配工业场景的新一代 Agent 应用，让 AI 真正在工厂里跑起来。
工业场景的特殊性在于安全性和稳定性要求极高。iAIP 提供从 Skill 沉淀、仿真测试到生产部署的完整工程链路，确保每一个 Agent 在上产线之前都经过充分验证。验证通过的能力以 Skill 形式沉淀到 Hub，在多工厂之间复用。
▎iBrain — 多智能体协同驱动的工业大脑
iBrain 是多智能体协同驱动的工业大脑，解决工厂三大困局：数据看不懂、任务管不过来、经验留不住，让工厂从"人驱动"走向"自运行"。
iBrain 的架构借鉴了认知科学的"三脑模型"：直觉脑负责 7×24 数据监控和安全兜底，80% 的常规判断自动完成；理性脑把海量数据翻译成"可拍板的选择"，辅助人做关键决策；协作脑把人的决策翻译成可执行的任务，下发到设备和系统。
03
落地验证
小米澎湃智能制造平台已经导入多座工厂，包含自建手机、家电和汽车工厂，冰箱、洗衣机、扫地机等代工厂，汽车供应链，未来将覆盖更多品类。
平台的每一项能力都经过自建工厂真实生产环境的打磨与验证，目前，iBrain已在手机智能工厂落地验证，覆盖装备智能化、工艺智能化、运营智能化等场景。
04
结语
当数据能被理解、决策能被执行、经验能被复用，制造业就不再是"人驱动的系统"，而是"系统驱动的工厂"。这是小米澎湃智能制造平台正在做的事。