中国科协：AI融合增材制造技术研讨活动在京举办

AM易道自中国科协获悉，7月30日，中国科技会堂迎来了一场不同寻常的技术研讨。

20余位来自高校、科研院所及企业的专家齐聚一堂，讨论AI与增材制造融合时，我们看到的不仅是一次学术交流，更是中国制造业向极端制造能力进军的重要信号。

这次由中国科协立项支持、中国力学学会主办的研讨活动，中国科学院力学研究所研究员虞钢和武汉大学教授胡耀武担任执行主席，中国科学院力学研究所副研究员王静竹和中国矿业大学副教授刘昊担任学术秘书。

钛合金增材制造攻克世界性难题

中国工程院院士、北京航空航天大学教授王华明的主旨报告《重大装备高性能金属材料高效增材制造技术》报告，系统阐述了钛合金增材制造的重要突破。

报告显示，通过极端冶金技术实现了高强、高韧、高损伤容限的兼得特性，攻克了传统锻件强韧不可兼得的世界性难题。

这一突破的意义不言而喻，传统材料加工往往面临强度与韧性的此消彼长，而现在这一技术瓶颈被打破了。

王华明院士特别强调了人工智能在合金设计、极端冶金过程控制中的关键作用，为高可靠性制造提供了新路径。这意味着AI不再是增材制造的辅助工具，而是成为了核心驱动力。

ETop软件实现亿级自由度优化设计

华中科技大学教授李好带来的《面向增材制造的复杂曲面结构智能设计技术》报告，展现了另一个技术维度的重大进展。

他介绍的基于共形几何的多尺度智能优化算法，攻克了复杂曲面造型算不准、边界算不精的难题。

更令人瞩目的是，他们开发的ETop软件系统实现了亿级自由度优化设计，传统设计软件在处理复杂结构时往往力不从心，而亿级自由度意味着可以处理极其复杂的几何结构。

数字孪生框架的三大核心技术

苏州大学教授谭超林在自由发言环节探讨了多传感器融合数字孪生框架的设计与应用。

他提出的方案包含三种核心技术：熔池视觉几何特征实时提取、声学信号谱分析与去噪、热像温度场监测，通过这些技术实现激光定向能量沉积局部质量的高精度预测。

此外，线上线下专家还针对图神经网络和无量纲学习在增材制造中的应用展开了讨论，体现了AI技术在这一领域应用的广度和深度。

四大战略共识指向未来方向

研讨会上，专家们形成了四个重要共识，每一个都指向了行业发展的关键方向：

极端制造能力是战略制高点。 专家们认为需通过超快激光与极端热场调控技术，如叶浮粉床技术，实现金属材料性能跃升，抢占航空发动机、航天器等高端装备制造先机。

工业算法自主可控是AI融合核心。 应重点突破图神经网络、无量纲学习等底层技术，构建增材制造专用算法库，避免受制于国外AI框架限制。这一观点在当前技术竞争环境下显得尤为重要。

设计—制造一体化范式变革是创新突破口。 需开发共形几何计算等新型设计工具，实现梯度点阵结构与功能器件的原生制造，推动装备轻量化与性能颠覆性提升。

战略需求牵引的验证体系是落地关键。 应围绕高超音速飞行器、核能装置等重大工程场景，建立极端工况性能—寿命预测闭环验证机制，加速技术工程化应用。

实地探索

会后，专家们赴中国航天科工三院一五九厂实地考察，详细了解了5G+工业互联智能产线架构和增材—减材自适应混合加工。这一安排让理论讨论有了现实依托，进一步加深了大家对国防制造体系中AI与增材制造深度集成路径的理解与认识。

AM易道认为，这次研讨会释放出的信号很明确：

AI与增材制造的融合已经从技术探索阶段进入到战略布局阶段。从攻克世界性难题的钛合金技术，到实现亿级自由度优化的智能设计，再到面向极端工况的验证体系建设，每个环节都体现了系统性的技术突破和战略思考。

更重要的是，自主可控的底层算法、一体化的设计制造范式、以及战略需求牵引的验证机制，这些共识的形成表明，中国在增材制造领域正在构建完整的技术生态和产业链条。