TraceParts 与 Leo AI 宣布战略合作伙伴关系，重新定义机械工程师的零部件搜索体验

零部件搜索的隐藏成本

一项针对 128,000 名工程师和设计师的调查显示，单个设计工程师每年可能浪费超过 1,250 小时，为公司带来超过 100,000 美元的成本。即使是寻找像弹簧或轴承这样简单的零件，也可能需要数小时。(1)

与此同时，其他行业早已将人工智能融入他们的日常工作流程。开发人员使用 GPT 在几秒钟内检索代码，律师利用人工智能搜索法律先例，78% 的组织已在至少一个职能中采用人工智能。(2) 然而，机械工程似乎仍然受制于过时的 1990 年代式流程。

2023 年，全球高精密机械零部件市场价值 23 亿美元，预计到 2032 年将达到 34 亿美元 (3)。此外，2024 年北美更广泛的工业零部件市场预计将达到 348.5 亿美元 (4)。

为什么是现在？

直到现在，机械工程师还缺乏专门针对其领域的人工智能工具。当其他行业因人工智能加速发展时，工程师却被落在了后面。如今，首次出现了专门为机械工程师打造的人工智能模型——与 TraceParts 庞大的目录相结合。这一合作是一个转折点：将耗费数小时的零部件搜索转变为几分钟的智能、无缝结果，让工程师能够重新专注于他们最擅长的事情——创造出色的产品。

TraceParts —— 全球工程资源

TraceParts 是全球最大、最值得信赖的工程内容平台之一。拥有超过 600 万用户，覆盖 195 多个国家，提供 1.12 亿以上可搜索零件号和 2,100+ 家供应商目录，平台为用户提供数十亿个 2D 和 3D 模型，支持 60 多种格式下载。

Leo AI 与 LMM —— 机械领域的首个人工智能模型

Leo AI 开发了 Large Mechanical Model (LMM) —— 首个专为机械领域打造的基础人工智能模型。不同于处理文字的语言模型，LMM 能够理解零件、几何结工程师无需反复设置过滤器，只需简单输入：

凭借两项专利保护，LMM 可以将零部件分解为 token，并将其组装为有意义的子组件，就像语言模型将词汇组织成连贯的句子一样。

全新的零部件搜索体验

通过此次合作，Leo 的人工智能驱动搜索不仅可以访问 TraceParts 的庞大目录，还能同时连接企业的 PLM 数据。
Instead of juggling filters, engineers can simply type:

“帮我找一个内径 25 mm、寿命 10,000 次循环、转速 8,000 RPM 的滚珠轴承。”

Leo 的 LMM 将解释请求，必要时提出澄清问题，并直接从内部系统或 TraceParts 的 2,100+ 个目录中检索结果。一切都在 Leo 的桌面应用中完成，包含 3D 可视化、供应商数据、验证工具和 CAD 下载。
对于工程师而言，这意味着几分钟内即可找到正确的零件，而不是耗费数小时——并且无需离开工作流程。

对机械工程师的价值

• 全新的搜索方式 —— 自然语言查询，结合价格、供应商、材料、地域和 CAD 级属性。
• 节省时间 —— 几分钟内找到零件，并验证其是否符合数据集、标准和工程指南。
• 避免设计错误 —— 通过平衡成本、质量、标准和可用性来选择最佳零件。
• 无缝工作 —— 所有内容集中在一个平台，直接在 Leo 内完成。

我们对机械工程师的愿景

这次合作的核心是 Leo 与 TraceParts 的共同愿景：让机械工程师能够专注于自身优势——创造力、解决问题的能力以及卓越产品的设计——而不再被重复且繁琐的任务所拖累。作为零部件内容领域的领导者和机械工程人工智能领域的先锋，TraceParts 与 Leo AI 的合作不仅顺理成章，而且在许多方面不可避免。

个人感言

展望未来

TraceParts 与 Leo AI 的合作不仅是简单的软件系统技术集成——它代表着一场文化上的变革。这一合作将减少错误、加速创新，并释放更多时间用于工程的艺术与精密。

通过携手合作，Leo AI 与 TraceParts 赋能机械工程师引领人工智能时代——一个以智能搜索能力、更快的开发周期和更卓越的工程成果为标志的时代。

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来源

1. Siemens Partner Blog – Data point on wasted engineering time: mechanical engineers spend about 1 hour per day (~250 hours per year) searching for and validating components. (https://blogs.sw.siemens.com/partners/how-much-time-searching-for-parts)
2. Stanford AI Index 2025 – Finding that 78% of organizations have adopted AI in at least one business function. (https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report)
3. Global Market Insights – High-precision mechanical machine components market valued at $2.3B in 2023, projected to reach $3.4B by 2032 (CAGR 4.4%). (https://www.gminsights.com/industry-analysis/high-precision-mechanical-machine-components-market)
4. Grand View Research – North America industrial component market estimated at $34.85B in 2024, expected CAGR of 8.6% through 2030. (https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/north-america-industrial-component-market-report)