瑞典增材制造人工智能驱动过程监控与质量保证软件提供商Interspectral，已正式加入一个由瑞典国家创新局Vinnova资助的研究联盟，共同开发用于增材制造质量保证的去中心化人工智能框架。该联盟名为TRUSTAM（增材制造可信去中心化智能/联邦智能），项目聚焦于航空航天和国防领域的应用。

TRUSTAM联盟获得了Vinnova提供的数百万瑞典克朗资助。联盟成员包括国防与航空航天集团萨博（Saab）、增材制造服务提供商AMEXCI，以及机器学习基础设施公司Scaleout Systems。

该项目的技术核心围绕联邦学习展开。在这种方法中，AI模型在多个生产环境中协同改进，但原始过程数据不会离开生成数据的设施。工厂之间仅交换模型更新，制造企业能够共享运营情报，同时保留对专有过程数据和知识产权的完全控制。该项目直指工业AI应用中最为棘手的痛点之一：如何在保障敏感过程数据完全本地化的前提下，跨生产基地构建共享智能。

Interspectral在该项目中承担主要技术角色，负责开发本地AI模型——即从每台机器的过程数据中学习的现场组件。它还将主导跨设施连接监控、分析和决策的工作流架构。

Interspectral首席执行官Isabelle Hachette表示：“我们加入这项合作，是因为它解决的挑战正是我们每天与客户共同面对的问题——如何在多个生产基地和不同的机器环境下扩展AI驱动的质量保证，同时绝不损害数据安全或知识产权所有权？这个问题需要协作式答案，而本联盟具备提供这一答案的独特优势。”

该项目直接依托Interspectral现有的AM Explorer平台。该平台已集成于超过60%的金属增材制造机器生态中，并部署于GKN Aerospace和Volum-E等客户处。TRUSTAM将加速该平台规划中的功能开发，包括本地AI训练和多模态过程分析。预期成果包括：针对特定机器和生产条件校准的本地AI模型、一个经过验证的跨站点安全AI协作框架，以及在真实航空航天和国防环境下完成测试的演示样机。航空航天和国防是两个对质量可追溯性绝无妥协空间的行业。Hachette补充道：“在技术上承担该项目的核心部分，反映了合作伙伴对我们平台和能力的信心。”

TRUSTAM要填补的缺口是安全关键制造业中的AI应用。除TRUSTAM外，其他参与者也在解决同一问题的相关领域。Ai Build自2015年起开发AI驱动的刀路生成和自动化质量保证软件，利用机器学习将首次打印成功率从约40%提升至90%以上，但仅限于单一站点环境，而非分布式设施。Oqton的Build Quality平台采用类似方法，将构建仿真、实时监测和检测整合成统一的质量保证闭环，在单机层面功能强大，但并非为不暴露数据情况下的跨站点智能共享而设计。TRUSTAM的独特之处恰恰在于那些平台尚未提供的：在无需移动原始数据的情况下，通过联邦学习跨站点共享智能。通过在该框架内主导本地AI模型的开发，Interspectral不仅是在升级自己的平台，更是在构建安全关键制造业AI应用所一直缺失的基础设施。

该项目将持续到2028年初，最后阶段将进行演示，并向更广泛的增材制造社区公开研究成果。对于一个仍在努力解决AI在安全关键生产中认证问题的行业来说，该项目代表着迈向不仅智能而且可证明可信赖的基础设施的具体一步。

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题图：用于增材制造的联邦智能。照片来源：Interspectral。