打通AI“金矿”，西门子牵头成立工业数据联盟

在欧洲谋求“工业级AI”领先的窗口期，西门子与多家欧洲机床与装备企业达成数据联盟：围绕工程、制造与机台运行数据建立可持续的共享与使用机制，用于训练面向工厂场景的生成式与分析式模型，并以此加速“工业基础模型（Industrial Foundation Model）”的落地。这被视为把分散在各家企业内部、极具价值却难以流动的“工业数据金矿”真正盘活的关键一步。该联盟在2025年9月于汉诺威机床展（EMO）期间正式发布，西门子称其为迈向行业级AI模型的“决定性一步”。

一、联盟构建情况：从“数据不外流”到“可信共享”的工程化路径

首批参与方包括Grob、Trumpf、Chiron、Renishaw、Heller等欧洲头部机床/测量企业，以及亚琛工业大学WZL机床实验室与Voith（福伊特）等伙伴。联盟约定在严格的合规与安全前提下，开展工程、制造与机台数据的匿名化、标准化交换，以支撑工业AI的训练与推理应用。首批落地方向非常“工程化”：如自动生成数控（NC）程序，将以往耗时的编程流程显著提速并降低错误率；同时推进预测性维护（面向具体机型的精确预测）、自适应制造工艺（按实时条件动态调参）与能效优化（通过参数控制降低能耗）。这些用例都以“可验证的生产率与质量提升”为目标，强调对一线工程师与操作员的“增能”而非“替代”。

从技术路线看，联盟直接对接西门子正在打造的工业基础模型（Industrial Foundation Model，IFM）。该模型的愿景在2025年汉诺威工业博览会上首次系统阐述，重点是“让AI听懂工程与制造的语言”，把历次项目沉淀、工艺规则与数字孪生结合，形成可跨行业迁移的工业级认知底座。此次数据联盟被定位为IFM的数据供给与验证管道：以多厂商、多机型、多工艺的高可信数据，锻造对真实工况与工程语义更鲁棒的模型能力。

就组织方式而言，联盟采用“逐步扩容”的开放策略：先从机床生态切入，随着规则与接口成熟，向更多行业外延，将化工、汽车、医药、能源等侧的设备与流程数据纳入统一的数据治理与访问机制。这一策略与欧洲正在推进的Manufacturing-X/行业数据空间倡议在理念上同频（预竞争阶段的数据空间、标准化的车间数据语义与接口），为后续在法规与生态层面的衔接留出了空间。

二、各方点评：产业领军者押注“工业级而非泛用级”的AI

在业界巨头看来，这次结盟的关键不在“模型更大”，而在“数据更对”。西门子董事长Roland Busch强调，只有把来自不同厂商、真实工况的高质量机床与制造数据注入训练环节，工业AI才可能“可靠可托付”，这恰恰是工业场景与通用大模型的分野；他同时把该联盟定位为面向工业基础模型（IFM）的“数据发动机”。从“IT/OT贯通”的工程落地出发，西门子数字化工业集团CEO Cedrik Neike把发力点界定为“把热度转化为应用”，用开放、可互操作的接口把产线数据流起来、让AI真正入场；通快机床业务CEO Stephan Mayer直言，生产率的下一步提升更多取决于软件与数据驱动的跨设备优化，而非单纯的机电性能叠加。两人的表态共同指向一个判断：工业级AI的护城河是数据治理与系统集成能力，而不是参数堆栈。

来自学术与方法论前沿的声音同样强调“工程语义”。亚琛工业大学WZL机床实验室主任Christian Brecher指出，制造竞争将决定于“数据-生成式AI-仿真与真实机床的交汇界面”，结盟的价值在于把多厂商、多机型的高可信数据持续供给给模型，并以科研验证把CAD-CAM-NC链路做强做实。

媒体与行业观察普遍将其解读为欧洲把工业AI从概念拉向生产的拐点。德国《商报》《世界报》等媒体概括为“西门子拉起欧洲机械制造‘同盟军’，以匿名化数据换取可规模化的工业AI能力”，并点出其与一般办公类AI不同，必须以高可靠、低幻觉为硬约束。HANNOVER MESSE的评论则把这一步称为“把‘德国速度’落到工厂”的关键动作：在四月汉诺威工博会提出IFM之后，不到半年便在EMO落地数据联盟，目标是让面向工程与制造的生成式模型像办公场景用ChatGPT那样自然可用。行业媒体《Plant Services》《Wiley Industry News》《Industrial Production》进一步把关注点落在可验证用例上：自动生成NC程序、预测性维护、能效优化与跨品牌数据标准化，被视为最先释放价值、证明投资效率的路径。

总体看，无论是企业管理层、学术界还是主流媒体，分歧很小、共识清晰：工业AI的胜负手在“可信数据+工程闭环”，而非通用场景的“参数军备竞赛”。数据联盟以匿名化、合规化、可审计的数据共享为起点，叠加开放接口与标准化集成，意在把“工业级而非泛用级”的AI做深、做稳、做大；接下来能否在一线工厂持续产出可复制的服务等级与指标提升，将决定这条“欧洲式路线”的护城河深度。

三、价值解析：以数据治理为抓手，跑通“模型-应用-价值”的闭环

如果把“工业级AI”拆解为模型能力、工程落地与商业复用三环，联盟的意义在于同时触达三环的“卡点”。其一，在模型端，通过跨企业的多样化高质量数据训练与对比验证，模型有望真正学会“工程语义”（如工艺约束、设备行为边界、材料特性），使得像自动数值控制程序生成、复杂工序的路径规划与参数自整定等任务，从“辅助建议”迈向“可托付执行”。这类进步不是参数规模堆积，而是数据表达与知识蒸馏的进化；而只有联盟式的数据流转，才能持续供给这类“硬知识”。

其二，在工程落地端，联盟选择从机床生态下“先手”：机床是离产出质量与节拍最近的执行单元，任何提升都会直接体现在一次合格率、良品率、节拍与能耗等指标上。通过与TIA Portal/Xcelerator 等工业软件与自动化平台耦合，模型输出可以被嵌入到仿真、调试与现场执行链路，形成“仿真-上线-闭环学习”的迭代机制；而跨品牌机台的数据共通，将减少系统集成时的接口成本与不确定性，推动从单一产线到工厂级的扩展。

其三，在产业与监管框架上，欧洲已有Manufacturing-X、行业数据空间与数据主权规则的探索基础。联盟若能对齐这些语义/接口标准与访问/授权机制，就可能在“开放生态”与“可信协作”之间取得平衡：既让设备商、系统集成商、最终用户与软件商共享模型与应用红利，又给数据提供者以清晰的收益分配与风险边界。更关键的是，这样的“欧洲式做法”并不要求单一厂商的纵向一体化，而是用跨公司协作+公共规则的方式，打造抗审计、可追溯、可监管的工业AI底座，从而在与美企的竞争中形成差异化。 

参考文献：

[1]Siemens and Machine Builders Agree on Groundbreaking Data Alliance[EB/OL].(2025-09-23).https://press.siemens.com/global/en/pressrelease/siemens-and-machine-builders-agree-groundbreaking-data-alliance.

[2]Siemens and machine manufacturers form alliance for industrial AI data.[EB/OL].(2025-10-13).https://www.euroguss.de/en/euroguss-365/2025/news/siemens-und-maschinenhersteller-gruenden-allianz.

[3]Siemens and TRUMPF partner to accelerate digital manufacturing and AI readiness[EB/OL].[2025-10-26].https://www.trumpf.com/en_US/newsroom/global-press-releases/press-release-detail-page/release/siemens-and-trumpf-partner-to-accelerate-digital-manufacturing-and-ai-readiness-9611/.

[4]The Laboratory for Machine Tools and Production Engineering (WZL) Launches Alliance with Siemens for Industrial AI[EB/OL].(2025-09-24).https://www.wzl.rwth-aachen.de/cms/wzl/Das-WZL/Presse-und-Medien/Aktuelle-Meldungen/~bpujtu/Werkzeugmaschinenlabor-WZL-der-RWTH-Aach/lidx/1/.

[5]Siemens startet Allianz für industrielle KI[EB/OL].(2025-09-23).https://www.welt.de/newsticker/dpa_nt/infoline_nt/wirtschaft_nt/article68d2626e6199625f8c0fa397/Siemens-startet-Allianz-fuer-industrielle-KI.html.

[6]'Deutschland-Tempo' for industrial AI[EB/OL].(2025-09-25).https://www.hannovermesse.de/en/news/news-articles/-deutschland-tempo-for-industrial-ai.

[7]Siemens bringt industrielle KI in Europa voran[EB/OL].(2025-09-24).https://www.handelsblatt.com/technik/ki/kuenstliche-intelligenz-siemens-bringt-industrielle-ki-in-europa-voran/100157388.html.