传统金属制造的五大桎梏被突破,深度解读AI赋能激光增材制造_FORMNEXT3D打印增材展

在航空航天、高端装备制造等高精尖领域，对金属构件的需求正朝着轻量化与功能集成化的方向飞速升级。然而，传统增材制造技术在这一进程中遭遇了重重困境，宛如横亘在前进道路上的五座大山：多物理场耦合机理宛如一个神秘的“黑箱”，其内部运作难以洞察;工艺质量高度依赖于反复试错，犹如在黑暗中摸索前行，成本高昂且效率低下;全流程不确定性量化更是无从谈起，生产过程仿佛置身于迷雾之中，难以精准把控;生产效率难以提升，始终在低水平徘徊，难以满足大规模生产的需求;微观组织调控更是如同精细的“绣花活”，稍有不慎就会前功尽弃。这些难题严重制约了增材制造技术的进一步发展与广泛应用。

但曙光已然出现，人工智能与物理机理的深度融合，正如同一把神奇的钥匙，为增材制造领域解锁了全新的发展范式。通过精心构建“物理信息驱动 + 数据智能”的混合模型，仿佛为制造过程安装了一双“智慧的眼睛”和一颗“聪明的大脑”，使其具备了可预测、可调控与可优化的超凡能力，有望一举打破传统金属制造的重重桎梏，开启智能制造的新纪元。

一、国际趋势：智能建模与不确定性量化引领前沿

在国际舞台上，《Nature Materials》《Additive Manufacturing》等顶尖学术期刊的目光，如同探照灯一般，持续聚焦于“多物理场智能建模”“增材制造不确定性量化”等前沿方向。全球工业界与学术界携手共进，加速推进物理信息神经网络(PINN)在熔池监测、多场耦合仿真、晶体结构预测等关键场景的落地应用。这一系列创新举措，正推动增材制造技术朝着“首件即合格件”的智能闭环生产模式稳步演进，有望彻底告别传统制造中大量次品的无奈与浪费，实现生产效率与产品质量的双重飞跃。

二、国家需求：政策引领，关键核心技术攻关加速

从国家层面来看，我国《“十四五”智能制造发展规划》在《智能制造技术攻关行动》专栏中，高瞻远瞩地将“产品优化设计与全流程仿真、基于机理和数据驱动的混合建模、多目标协同优化等技术”列为关键核心技术。这不仅是对增材制造技术未来发展方向的精准指引，更是为相关科研与产业实践注入了一剂强心针，鼓励科研人员与企业大胆探索、勇于创新。

与此同时，《国家自然科学基金机械工程学科发展战略报告》也将“高性能机电装备设计与制造”列为优先资助领域，重点研究方向涵盖“复杂机电系统多学科集成，精准成形制造，数据驱动的智能制造系统，多维多参数测量与微纳制造”。这些研究方向的提出，为创新装备制造理论设计方法奠定了坚实基础，有望推动我国在增材制造领域实现从跟跑、并跑到领跑的历史性跨越，为高端装备制造产业的自主可控发展提供有力支撑。

三、人才需求：复合型人才，跨学科融合的关键力量

智能增材制造，这一融合了“材料 - 物理 - AI - 仿真”多学科知识的新兴领域，对人才的需求也呈现出跨学科、复合型的特点。理想的从业者既要精通金属增材物理过程，对材料在激光作用下的微观变化、熔池动态等物理现象了如指掌;又需掌握工业 AI 全链路能力，能够熟练运用机器学习、深度学习算法对海量生产数据进行挖掘与分析;同时，还要能驾驭不确定性量化工具链，精准评估生产过程中的各种风险与不确定性;并且精通微观组织预测技术，提前预判材料的微观结构变化，从而为产品的性能优化提供科学依据。

四、AI 赋能激光增材制造：突破传统桎梏，开启智能制造新时代

(一)多物理场耦合机理的透明化探索

借助人工智能技术，尤其是机器学习中的神经网络模型，研究人员可以对增材制造过程中的多物理场耦合机理进行深入挖掘与建模。通过对大量实验数据的学习与分析，神经网络能够自动提取隐藏在数据背后的复杂物理规律，构建出多物理场耦合的透明化模型。这一模型将如同一扇窗户，让工程师们得以清晰地窥探增材制造过程中的物理现象，从而更加精准地控制工艺参数，优化制造过程。

(二)工艺质量的智能优化

传统增材制造工艺质量依赖试错的局面，将被人工智能驱动的智能优化算法彻底打破。基于大数据分析与机器学习模型，系统可以在虚拟环境中对不同的工艺参数组合进行快速评估与筛选，提前预测不同参数设置下的产品质量。通过智能算法的迭代优化，工程师们能够在短时间内找到最优的工艺参数，实现“一次成型，质量达标”，大幅降低生产成本，提高生产效率。

(三)全流程不确定性量化的精准把控

在全流程不确定性量化方面，人工智能同样大有可为。通过构建概率模型与不确定性传播模型，结合机器学习算法对生产数据的实时监测与分析，系统可以对增材制造过程中的各种不确定性因素进行精准量化与评估。这将使工程师们在生产过程中能够提前预判风险，采取相应的措施进行规避与控制，确保生产过程的稳定性和产品质量的可靠性。

(四)生产效率的飞跃提升

AI 赋能的激光增材制造系统，将具备强大的生产效率提升潜力。一方面，智能优化算法可以优化生产流程，减少不必要的工序与等待时间;另一方面，通过对设备状态的实时监测与故障预测，系统可以实现设备的高效运维，降低设备停机时间。同时，基于机器学习的自动化质量检测技术，可以快速、准确地检测产品质量，及时发现并处理缺陷，进一步提高生产效率。

(五)微观组织调控的精细化实现

在微观组织调控这一精细领域，人工智能技术也将发挥重要作用。通过构建微观组织预测模型，结合机器学习算法对生产数据的分析，工程师们可以提前预判材料在不同工艺参数下的微观组织变化。基于这些预测结果，他们可以对工艺参数进行精细调整，实现微观组织的精准调控，从而优化材料的力学性能、耐腐蚀性能等关键指标，满足航空航天、高端装备制造等领域对高性能金属构件的严格要求。

传统金属制造的五大桎梏，正在 AI 赋能激光增材制造的浪潮中被逐一突破。从国际前沿趋势到国家政策需求，从技术创新到人才培养，增材制造领域正迎来前所未有的发展机遇。随着人工智能与物理机理的深度融合，增材制造技术将朝着更加智能化、高效化、精准化的方向发展，为航空航天、高端装备制造等关键领域提供更加优质的金属构件，助力我国制造业迈向全球价值链的高端。而复合型人才的培养与汇聚，将成为这一进程中不可或缺的关键力量，推动我国在智能增材制造领域实现从技术突破到产业腾飞的华丽转身。

文章来源：FORMNEXT3D打印增材展