2026工业AI白皮书（Teamcenter篇）_36页_4mb

Siemens Teamcenter AI 白皮书总结

核心内容

本白皮书重点阐述了西门子将人工智能（AI）深度融入其 Teamcenter 产品生命周期管理（PLM）平台，以构建工业 AI 应用的新范式。通过结合企业私有域知识库与生成式 AI 技术，Teamcenter AI 不仅提升了 PLM 的智能化水平，还实现了从“知识消费”到“知识增值”的跃迁，推动了工业工程的创新与效率提升。

主要观点

• 工业 AI 的重要性：工业 AI 不仅是技术工具，更是推动工业变革的重要力量。它能够理解物理世界、预测复杂系统，并与人类专家协同进行创造，为工业领域带来前所未有的价值。
• Teamcenter 的转型目标：Teamcenter 旨在通过 AI 驱动的智能化应用，从传统的 PLM 系统转变为智能 PLM 系统，实现从结构化模块化向 AI 驱动的转变。
• AI 应用的多层次设计模式：Teamcenter 定义了从“知识挖掘”到“辅助决策”再到“自主执行”的三级递进演进路径，分别对应 RAG 智能问答、Copilot 辅助决策和 Agent 智能体。
• 企业私有域知识库的构建：Teamcenter 通过本地化方式构建企业私有知识库，整合结构化与非结构化数据，实现对工程语言的深度理解，从而提供精准的洞察与建议。
• AI 技术的落地应用：Teamcenter AI 助手、文档 Copilot、需求 Copilot、工艺 Copilot 等功能模块，已在多个业务场景中实现应用，如需求分析、3D 模型交互、工艺规划、质量问题分析等。

关键信息

1. 西门子工业 AI 生态

• 西门子作为全球领先的工业自动化与软件提供商，拥有丰富的工业数据和 AI 资源。
• 全球三分之一的机器包含西门子控制器，92% 的世界 500 强企业使用其软件工具链。
• 西门子拥有 1400+ AI 专家、500+ AI 专利，并在多个工厂实施 AI 项目。
• 西门子致力于开发工业基础模型（Industrial Foundation Model, IFM），以支持多模态工程数据的理解和应用。

2. AI 驱动 PLM 智能化应用的多层设计模式

• Level 1 - RAG 智能问答：通过检索增强生成技术，实现对非结构化和结构化数据的智能问答，帮助工程师快速获取所需信息。
• Level 2 - Copilot 辅助决策：AI 作为工程师的“副驾驶”，提供设计优化建议、任务自动化等功能，提升工作效率。
• Level 3 - Agent 智能体：通过多 Agent 的协作，实现自动化设计与任务编排，推动工程创新。

3. Teamcenter AI 功能发布路线

• Teamcenter 2406：正式迈入大语言模型（LLM）时代，提供 RAG 智能问答。
• Teamcenter 2412：推出自然语言语义搜索，提升信息检索效率。
• Teamcenter 2506：支持文档 Copilot 和 BOM Copilot，实现智能助手的全面集成。
• Teamcenter 2512：拓展更多 Copilot 模块，支持需求、工艺、质量等领域的智能分析与推荐。

4. Teamcenter Copilot 的核心能力

• 安全的 RAG 框架：确保数据安全，遵循访问控制策略，防止信息泄露。
• 可扩展的架构：支持云、本地、混合部署，适用于多种 AI 技术和业务场景。
• 精准的自然语言处理：支持多种文档格式，如 PDF、Office 文档、3D 模型等，并能理解工程语言。
• 智能问答与知识管理：通过智能问答，将静态数据转化为动态知识资产，实现知识增值。

5. 典型应用场景

• 基于结构化需求的理解与参数识别：快速提取和分析需求文档中的关键参数，辅助设计决策。
• 与 3D 模型的智能交互：通过 AI 提取和分析 3D 模型中的 PMI 信息，提升设计效率。
• 质量问题分析与解决方案：基于 AI 技术，快速识别质量问题并提供可行的解决方案。

6. 应用案例分享

• 某全球半导体企业：通过 Teamcenter Copilot 实现了项目信息快速摘要、风险分析、进度与成本报表生成等功能，显著提升了研发效率和决策质量。
• AI 技术路线应用：采用微服务架构、RAG 技术和 Copilot 模式，实现 AI 功能的灵活部署和扩展。

未来愿景

西门子将持续推动 Teamcenter AI 的发展，探索更高级的 AI 应用，如 Agentic AI 和 Physical AI，以实现更智能化、高效化和创新化的工业解决方案。Teamcenter AI 不仅是功能的升级，更是企业数字化与智能化转型的重要战略蓝图。