2026年6月，Beehive Industries宣布向EOS采购30台M4 ONYX金属3D打印机，总价值5000万美元。这笔订单将使Beehive的EOS设备总数达到50台，为其Frenzy系列3D打印小型涡喷发动机的规模化生产铺平道路。

这不仅仅是一次产能扩张。

过去几十年，航空发动机的研制需求主要是追求长寿命、承受极端的工况耐受能力。但美国空军正在用实际合同推动另一种逻辑——在特定任务场景下，发动机的寿命可以大幅压缩，成本必须成倍下降，产量则要显著提升。

Frenzy系列3D打印发动机正是这一思路下的产物。它不追求传统意义上的最优，而是追求在满足任务可靠性前提下的够用与可量产。

本期谷·透视将从Beehive 公司获得的军方订单、需求逻辑变迁、增材制造的关键作用、市场规模及全球竞争格局五个维度，尝试解析这笔采购背后的战略考量。

 2970万美元合同
     FAMM计划如何改变发动机采购逻辑

这笔5000万美元的设备采购并非凭空而来。它的起点，是一份来Beehive公司此前获得的美国空军的2970万美元合同。该合同用于完成其Frenzy 8发动机的飞行器集成、飞行测试和鉴定工作，同时推进Frenzy 6发动机的早期开发。

Frenzy™ 8 3D打印发动机
©Beehive

这两款发动机均属于美国空军小型可消耗涡轮发动机（Small Expendable Turbine, SET）计划，服务于更广泛的经济可承受大规模弹药家族（Family of Affordable Mass Munitions, FAMM）战略倡议。FAMM计划目标是在2027-2031财年间采购约28,000枚低成本巡航导弹，代表了美国国防部从高价少量武器系统向大规模、经济可承受的根本性转变。

Frenzy发动机采用选区激光粉末床熔融3D打印技术制造。

相比传统制造方法，增材制造使Beehive能够将发动机零部件数量大幅减少，生产周期从数月压缩至数周，成本降低约60%，同时实现20-30%的效率提升。

Beehive计划在2026年下半年实现Frenzy 8的初始生产，目标是1,000台，2027年提升至4,000-6,000台，并在现有设施中具备年产10,000台以上的产能潜力。

Frenzy3D打印发动机获得军方青睐，并非因为它比传统发动机更先进，而是顺应了现代战争对推进系统需求带来的转变。

 为3D打印而生的发动机设计

Frenzy 6和Frenzy 8属于小型轴流式涡喷发动机（Small Axial-Flow Turbojet Engines），是Beehive公司专为无人航空防御应用开发的推进系统产品家族成员。两款发动机设计上均为充分利用增材制造自由度、专为3D打印生产而优化的喷气发动机。

Frenzy 8是该系列的旗舰型号，具有200磅力（约0.89千牛）的额定推力。该发动机已完成地面测试和高空台测试，正在进行飞行器集成和飞行资格认证，预计2026年下半年进入低速率初始生产阶段。

Frenzy 6是Frenzy 8的缩小版本，额定推力为100磅力（约0.44千牛）。根据2026年4月获得的2970万美元合同，Frenzy 6目前处于早期开发阶段，计划制造首台测试用发动机，目标在2027年达到可消耗状态，预计2027年中期进入全速率生产。

 可消耗性逻辑如何重塑设计

当“可消耗”成为关键需求，增材制造便从一种制造选项升级为必然选择。Frenzy系列的设计，正是围绕3D打印的自由度从头构建的。

传统航空发动机的设计优先考虑数千小时的服役寿命、极端条件下的峰值性能以及长期可靠性，这导致了复杂、昂贵且生产周期漫长的精密制造系统。

与之形成鲜明对比，Frenzy发动机的设计目标是低成本、可消耗的推进系统。它不需要像传统发动机那样支持数千小时的服役寿命和多次大修，而是针对单次任务进行寿命优化，在满足任务可靠性要求的前提下，将单位成本降至传统系统的40%左右。

这一设计理念的转变源于现代战争形态的演变。近年发生的区域冲突表明，精确制导弹药和无人系统的消耗速度远超传统工业产能的补充能力。“弹匣深度”危机促使美国国防部重新思考武器系统的采购逻辑，从追求少量高价值平台转向追求可大规模生产、经济可承受的负担得起的大规模（Affordable Mass）。

在这一框架下，发动机不再被要求成为需要精心维护数十年的高价值资产，而是可以被快速生产、大量部署，并且在任务中能够承受损耗的“可消耗”组件。

Frenzy发动机设计用于在单次任务中可靠运行，无需考虑多次翻新或大修的经济性。这种设计目标的转变从根本上解放了工程师的创造力，他们可以采用增材制造技术来整合零部件、优化内部冷却通道、并实现传统铸造和机加工无法达到的复杂几何形状，而不必受制于传统供应链的约束。

 不到一年从概念到试飞：增材制造如何压缩开发时间线

Frenzy发动机家族的另一个令人瞩目的特征是其极快的开发迭代速度。Frenzy 8从概念到完成高空台测试仅用了不到一年时间。

Frenzy 8 3D打印发动机快速迭代
©Beehive

这一加速得益于Beehive的增材优先战略。在Beehive，发动机组件先被增材制造出来、进行测试、根据数据快速优化设计，然后重新3D打印，迭代周期以周为单位而非月或年。

关键里程碑时间线展示了这一速度优势：

2024年12月：Frenzy发动机家族正式对外发布
2025年5月：完成首次地面测试
2025年9月：在4个月内完成6台发动机的地面测试，累计运行超过20小时
2025年10月：将2台原型机运往俄亥俄州政府测试设施进行高空测试
2025年12月：完成高空台测试，所有指标达到或超过空军要求，包括可靠点火、从启动到全功率的快速加速、优于预期的涡轮温度和燃油消耗率，以及等效任务寿命运行后硬件仍处于”如新”状态。
2026年4月：获得2970万美元空军合同，进入飞行资格认证阶段
2026年（下半年）：计划开始低速率初始生产，目标1,000台

这种从概念到飞行就在一年之内完成的节奏，在传统航空航天工业中几乎是不可想象的。它充分证明了增材制造技术在压缩开发时间线、降低原型成本方面的变革性潜力。

 Frenzy 3D打印发动机的战场角色

蜂群作战是Frenzy 3D打印发动机的关键应用场景之一。

蜂群概念部署数十至数百架小型、网络化无人机，通过饱和攻击来压制敌方防御系统。与传统的高价值载人平台不同，蜂群中的单个单元被设计为可消耗的，即使大部分被拦截，只要少数突防成功即可达成作战目标。这种作战模式对推进系统提出了独特要求：低成本、高一致性、快速可扩展生产，这也恰恰是Frenzy的设计强项。

Beehive首席产品官Gordie Follin明确指出，Frenzy 6的设计目标包括”地面发射的反无人机系统和小型蜂群弹药及巡航导弹”。Frenzy 6的较小尺寸使其特别适合需要高度紧凑动力装置的巡飞弹和一次性攻击无人机。Follin预计，Frenzy 6的市场总需求可能比Frenzy 8更大，在5,000到10,000台的范围内。

除了FAMM和蜂群作战，Frenzy发动机还可服务于多种其他国防应用场景。比如说，Frenzy 8适合推进小型巡航导弹和中空长航时无人机，而Frenzy 6则瞄准更轻型的平台，如反无人机系统和空射效应器。这些发动机还被设计为可在储存超过10年后立即可用，这对于需要快速响应的国防应用场景尤为重要。

 百亿市场与万台需求：Frenzy赛道有多大

Beehive押注50台设备的前提，是相信这个市场足够大。那么，Frenzy所处的赛道究竟有多大？

全球无人机推进系统市场

无人机推进系统市场正处于快速扩张期。根据MarketsandMarkets的数据，全球UAV推进市场2024年价值约66.7亿美元，预计到2030年将达到112.7亿美元，复合年增长率为10.0%。从数量上看，推进系统出货量预计从2025年的约59.7万台增长至2030年的约87.0万台。北美占据38.4%的市场份额，主要受美国国防投资增加的驱动。

蜂群无人机市场：指数级增长

蜂群无人机市场是Frenzy发动机最具爆发潜力的细分领域。

根据IMIR的预测，全球蜂群无人机系统市场2026年价值约31.8亿美元，预计以27%的CAGR增长至2030年的82.8亿美元。其中，蜂群无人机防御细分市场2026年为31.6亿美元，到2030年预计达到76.9亿美元（25% CAGR）。反蜂群技术市场从2026年的20.3亿美元增长到2030年的49.5亿美元。

对推进系统而言，蜂群市场的关键含义在于数量的爆发性需求。单个小规模蜂群任务可能消耗数十至数百台发动机，而在大规模部署需求下获奖带来年产数千甚至数万台的需求量级。这正是Beehive通过增材制造所要瞄准的产能目标。

小型3D打印涡喷发动机与可消耗推进市场

聚焦于Frenzy所处的小型涡喷发动机（100-300磅力推力级别）细分市场，其市场数据虽不如宏观市场那样完整，但多个指标表明这一领域正经历前所未有的需求增长。

Forecast International的市场研究显示，类似推力级别的商用微型涡喷发动机（如Microturbo TRI 60系列，900磅力级）单价在5.2-10万美元范围。Beehive声称其增材制造方法可将成本降低约60%。

更广泛的军事无人机市场提供了额外的需求背景。Next Move Strategy Consulting估计，全球军用无人机市场2025年价值122.1亿美元，预计到2035年将达到475.1亿美元。其中，对可消耗无人机、蜂群能力系统和快速部署战术平台的需求尤为突出。

 增材制造产能底气

EOS M4 ONYX 金属增材制造设备是Beehive采购的核心设备。

Beehive在其官方新闻中表示，选择EOS M4 ONYX增材制造设备，是基于其在产能、工艺稳定性、自动化和零件质量方面的综合表现，该设备将支撑Beehive的新一轮增长阶段。作为EOS最新推出的工业级金属增材制造平台，EOS M4 ONYX通过其六激光架构、扩大的成型尺寸和先进的工艺监控能力，显著提升了生产效率。该平台还配备了EOS最新的RFS Pro先进粉末过滤系统，并专门针对航空航天、国防、能源及航空制造等行业的需求而设计。Beehive还将利用EOS的软件系统来支持实时工艺监控、生产数据追踪和质量管理，从而提升增材制造运营中的可重复性和可追溯性。

“ 3D Science Valley 白皮书 图文解析

”

 谁在与Beehive争夺同一个未来

然而，看好这片市场的远不止Beehive一家。从GE、普惠等传统巨头到Ursa Major等新兴势力，一场围绕小型可消耗发动机的竞赛已经打响。

传统航空发动机巨头的防御性布局

传统航空发动机巨头们正积极布局小型、低成本推进系统领域，以应对可消耗无人机和协同作战飞机（CCA）市场的增长。例如：

GE Aerospace：通过与Kratos Defense的合资公司开发GEK800和GEK1500系列小型涡扇发动机（约1,500磅力），并已获得美国空军合同推进GE426中推力发动机的初步设计。GE在小型涡轮发动机领域拥有深厚的技术积累，其CF700等商用发动机已被改编用于无人机应用。

Pratt&Whitney：作为美国主要军用发动机供应商之一，P&W正积极参与CCA发动机竞争，开发低成本、轻量化推进方案。

Honeywell：已获得美国空军CCA发动机的初步开发合同，提供800-1,600磅力级别的推进系统。

Williams International：其FJ44（3,600磅力）和FJ33（1,850磅力）商用涡扇发动机已成为小型无人机领域的早期主流选择，是少数在适当尺寸和功率范围内可商用的选项之一。

Rolls-Royce：也在开发面向CCA和无人平台的低成本推进系统。

这些传统巨头的优势在于数十年的发动机设计经验、成熟的供应链和强大的品牌信誉。然而，他们的设计方法和供应链结构大多根植于传统制造范式，在快速迭代和大规模低成本生产方面面临内部惯性约束。

新兴竞争对手的崛起

除Beehive外，多家新兴公司也在争夺小型低成本发动机市场。如：

JetCat Defense：德国JetCat公司的防务部门，提供小型涡喷发动机，在模型和无人机市场有较强基础。

Ursa Major：美国推进系统初创公司，专注于为太空发射和国防应用开发液体火箭发动机和涡轮发动机。

Firestorm Labs：近期获得了1亿美元的五年期模块化无人机合同，其架构也围绕增材制造构建，以实现靠近战场的快速生产。

 当增材制造成为量产平台

回到最初的问题：Beehive为何耗资5000万美元采购30台3D打印机，并将产能布局至50台？答案已逐渐清晰。

Beehive的决策，远不只是一次设备采购。Frenzy系列小型低成本3D打印发动机的推进节奏表明，当增材制造从原型工具演进为量产平台时，航空发动机的设计权、供应链结构和成本模型都将被重新定义。Beehive的50台设备只是一个起点，它所代表的制造思路，可能比这笔订单本身的规模更具长远影响。

参考资料：

Aerospace Global News、Beehive官网等

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2026年6月，在COMPUTEX 2026展会中，以制造主板闻名的厂商技嘉（GIGABYTE），向外界呈现了一款在散热设计层面突破传统边界的40周年纪念旗舰——X870E AORUS INFINITY NEXT。这款产品最值得留意的技术特征在于，它首次将金属3D打印散热结构作为关键设计要素，引入消费级主板领域。

在下一代PC硬件功耗大幅度攀升的技术背景下，传统散热技术已逼近物理极限。技嘉将金属3D打印技术作为高端PC主板的散热解决方案，无论对消费级主板应用端，还是对于增材制造产业链而言，都是一个不应被忽视的信号。

© GIGABYTE 技嘉

 PC散热的临界点

我们首先通过一组数据，快速感受一下消费级PC硬件所面临的散热压力。

AMD在2026年4月发布的Ryzen 9 9950X3D2双X3D缓存台式处理器，其官方TDP（热设计功耗）为200W。但据媒体报道，该处理器的封装功耗（PPT）高达250W，在多核心高负载测试中温度可达95–96°C。面对这样的散热压力，传统风冷已经不堪重负。

英特尔方面的情况更为激进。据多方报道，Intel下一代桌面旗舰平台Nova Lake-S的双计算芯片版旗舰型号，极限满载功耗超过700W，相比现款旗舰酷睿Ultra 9 285K极限解锁状态下约370–400W的功耗几乎翻倍。来自TweakTown的报道进一步指出，52核型号在完全解锁状态下需要700–800W的功耗，仅最高端的900系列主板才能支持其全部性能释放，其中关键是主板必须具备先进的电压调节模块（VRM）设计和更强的VRM散热能力。

显卡领域同样面临功耗激增。英伟达GeForce RTX 5090公版TDP为575W，但在高负载游戏或AI推理场景下，实际功耗可触及600W，瞬时峰值甚至接近900W。

AI芯片领域的局部热流密度同样正逼近物理极限。据北美智权报的分析，当前先进制程芯片的局部热流密度正逼近1 kW/cm²级别。如果将太阳表面每平方厘米的辐射功率约合6kW作为参照，也就是说，芯片某些区域的发热强度已接近太阳表面辐射功率的六分之一。传统气冷方案已无法将结温维持在安全范围，成为制约HPC系统稳定性的最大瓶颈。

 技嘉的回应：3D打印散热架构

功耗越高，热流密度越大，而热流密度越大，对热管理方案的要求就越高。与火箭发动机、AI数据中心等应用领域类似，当传统散热方案逼近极限时，金属3D打印技术凭借实现复杂结构设计与结构功能一体化的优势，成为业界探索颠覆性散热方案的重要载体。技嘉此次在旗舰主板中亮出的金属3D打印技术，正是这一路径的体现。

据技嘉官方消息，技嘉这次发布的X870E AORUS INFINITY NEXT是其产品序列中的旗舰型号，专为最新AMD Ryzen 9950X3D2处理器打造，搭载64相供电设计，整合低轨卫星与数据中心级Quad OptiMOS技术，最高可提供5,120安培总电流。该主板采用火箭推进器等级散热材料，其创新的AI Gyroid M.2散热结构仅能通过3D金属打印实现，最高可提升44%的散热表面积。搭配3D打印均热板与蜂巢式金属背板，形成了从供电区域、固态硬盘区域到背板的立体化散热架构。

AI Gyroid M.2散热器

这是主板上最受关注的3D打印部件，覆盖在M.2区域。它采用了一种被称为Gyroid的TPMS（三周期极小曲面）几何结构。该结构创造了一个类似海绵的自支撑晶格网络，内部连续曲面最大化了热交换面积，同时保持了极佳的结构强度和流体渗透性。据技嘉官方数据，该散热器散热表面积最高可提升44%。

TPMS结构几乎无法通过传统制造工艺实现，金属3D打印已成为航空航天等多个领域探索TPMS结构的制造技术。值得注意的是，这类结构的性能高度依赖于结构参数的精确优化，技嘉在新闻稿中表示其通过AI算法对结构布局进行了优化，这体现了“AI驱动设计+增材制造”组合在该领域的初步探索。

3D打印金属均热板

据技嘉官方资料，X870E AORUS INFINITY NEXT首次在主板上集成了3D打印金属均热板系统，散热能力可达100W以上。从散热物理学的角度看，3D打印均热板的技术价值在于将吸液芯结构从二维平面升级为三维全向网络，使传热工质可在任意方向上被持续泵送，实现更均匀的温度分布。

来源：Paul’s Hardware

蜂巢式金属背板

采用六边形蜂巢结构的3D打印金属背板，据技嘉称刚度为同等厚度普通背板的三倍，同时气流面积最高可提升45%。这一设计的深层逻辑在于结构-散热功能一体化。背板中的六边形蜂巢既是材料力学上的最优轻量化拓扑形态，在空气动力学层面也属于对流传热的较优几何，两类需求在蜂巢结构上实现了统一。

这三个组件均为金属3D打印增材制造，构成了技嘉所称的“航天科技与数据中心级散热架构”。

 可能的增材制造合作方

根据星空娱乐棋牌城官网的市场观察，在COMPUTEX 2026展会同期，来自中国台湾的参展企业Rayvatek也展示了其金属3D打印均温板和散热解决方案。

来源：Hardware Busters

值得关注的是，有媒体报道称，Rayvatek重点展示了一个三方合作项目，涉及Rayvatek、技嘉和CC Wang Lab，该项目被称为业界首款金属3D打印航天技术级主板散热架构。

来源：Hardware Busters

该项目专注于将先进的热结构直接集成到主板设计中，利用增材制造技术在最小化空间占用的同时优化冷却效果。随着主板和AI加速器热负载持续上升，此类方案对未来工作站和服务器平台的重要性将日益凸显。报道还指出，将结构和散热功能整合到单一组件中是金属3D打印的关键优势之一，使工程师能够在减少零件数量的同时全面提升性能。

从多方信息交叉信息来看，Rayvatek很可能是为技嘉旗舰主板提供金属3D打印散热方案制造的合作伙伴。Rayvatek在航空航天领域积累的技术经验，尤其是复杂晶格散热结构的制造能力，被首次应用在消费级主板领域。

 科学谷·视界

根据星空娱乐棋牌城官网的市场洞察，2024年以来，3D打印热管理技术受到多领域应用企业、学术机构的重视，半导体/电子设备领域是3D打印散热技术的应用场景之一。该领域关注的典型3D打印散热技术方案为液冷板制造、均温板制造以及微通道散热。消费电子也属于其中的分支。

“ 3D Science Valley 白皮书 图文解析

”

虽然技嘉展示的这款旗舰级消费主板金属3D打印散热方案目前尚未有明确的量产计划公布，但是这次展示已让人们得以一窥下一代冷却解决方案可能的样子。

某海外视频博主在报道中称，技嘉这款主板仅是制造成本就约为3000美元，如果真上市销售，其价格会非常高。但是在散热挑战日益严苛的趋势下，随着3D打印技术成熟和成本下降，高端游戏PC、工作站等产品有望率先规模化应用3D打印散热组件，通过这一创新技术，探索自身的差异化竞争力。

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一方面，激光粉末床熔融（LPBF）增材制造技术在复杂几何成形、供应链敏捷响应与材料利用率上展现出无可比拟的优势。另一方面，当这些零件需要进入航空、国防或医疗等高风险领域时，制造商仍不得不面对一个沉重的事实——认证与材料测试的时间成本和经济负担，往往足以抵消增材制造本身带来的效率红利。

传统材料许用值（Material Allowables）体系建立在海量物理试样测试与统计置信度之上。

但是对于LPBF工艺而言，设备的黑箱特性、工艺参数与热历史的强耦合性，以及几何形状对性能的非线性影响，使得一次认证、批量复制的传统逻辑难以成立。每一个新零件、新材料组合或新设备配置，往往意味着重新启动一整套C/D基准物理测试，时间跨度以月甚至年计，成本呈指数级上升。

面对这一现状，行业共识日益清晰。如果认证模式不发生根本性变革，增材制造的工业化天花板将始终是海市蜃楼般的美好愿景而已。

 AI驱动的风险量化框架

正是在这一全球背景下，America Makes联合国家国防制造与加工中心（NCDMM）及美国国防部副制造技术办公室（OSD ManTech），于2026年初正式发布了总预算200万美元的”增材制造材料许用值人工智能应用”（AIM-4AM）项目（RFP）。

该计划旨在开发一套AI驱动的风险量化框架，在保持严格统计与工程置信度的前提下，显著压缩传统认证流程所需的物理测试规模。

而刚刚公布的入选团队中，由Dyndrite领衔，联合Mimo Technik与RTX的跨学科组合，将承担这一具有标杆意义的示范任务。

图片来源：America Makes

AIM-4AM项目全貌：不是用AI替代测试，而是用AI重构风险决策

AIM-4AM并非一个孤立的学术研究项目，而是美国国防部联合增材制造工作组（JAMWG）优先级战略的直接落地。其核心的切入点和落脚点非常明确：针对H1025状态的17-4PH不锈钢，构建一个能够将减少物理测试与量化风险概率、严重度或风险类别直接关联的智能化框架，从而支撑面向生产级零件的敏捷、知情决策。

根据星空娱乐棋牌城官网的市场洞察，H1025状态的17-4PH不锈钢在航空、国防应用中很常见，比如做飞机零件、阀门、轴类等，而且沉淀硬化不锈钢对热处理工艺很敏感。如果AI能预测它的性能，有望泛化到其他领域的材料。

两阶段技术路线：从”初步数据集”到”降测试协议”

根据RFP披露的项目架构，入选团队必须在最长21个月的周期内（18个月技术执行+3个月报告收尾）完成两个紧密衔接的阶段：

Phase 0：初步认证数据集开发与初始验证（6个月技术+3个月报告）

·制定符合SAE AMS 7003或AWS D20.1/D20.1M标准的工艺控制文件（PCD）；

·按照美国空军飞行系统公告EN-FSB-25-01要求，生成17-4PH H1025的初步认证数据；

·关键约束：所有测试样品必须均匀分布在三台不同LPBF设备上使用三种不同粉末批次生产，以确保数据的工艺代表性与统计稳健性；

·开发并训练AI模型，预测测试需求及关联风险；

·开展有限物理测试以验证AI预测，包括拉伸测试（ASTM E8/E8M）和疲劳测试（ASTM E606/E606M）；

·交付物：初步认证数据集、AI驱动框架、验证报告，以及向Phase 1过渡的Go/No-Go评审（必须在Phase 0结束前30天完成）。

Phase 1：AI模型开发、扩展验证与降测试实施（12个月）

·通过扩展物理测试验证并精炼Phase 0开发的降测试协议；

·补充高周疲劳（ASTM E466）、压缩、腐蚀、热膨胀等更全面的材料表征；

·基于验证结果精炼AI模型，扩展风险报告与敏捷决策框架；

·将AI模型扩展至零件级认证，执行风险接受框架的验证测试；

·开发在零件生产环境中使用AI框架的操作概念（Concept of Operations）草案，并确保与MMPDS（金属材料性能开发与标准化）许用值开发原则对齐；

·交付物：经验证的AI驱动风险框架、Workbench for Additive Materials (WAM)格式材料数据集、操作概念草案及更新后的AI模型。

严苛的测试与数据治理要求

AIM-4AM对数据谱系（pedigree）和可重复性提出了近乎军工级的标准：

·测试实验室：所有用于生成许用值数据的测试必须在NADCAP认证实验室完成；

·材料表征清单：涵盖拉伸、轴承、剪切、压缩、应力腐蚀开裂、晶间腐蚀敏感性、疲劳、疲劳裂纹扩展、密度评估、硬度、热膨胀、表面粗糙度、微观结构/缺陷评估、体积及渗透检测等14项以上指标；

·数据格式：所有材料性能数据集必须使用国防部Workbench for Additive Materials (WAM)标准格式，并定期上传至America Makes CORE数据库，确保可追溯、可复用、可审计；

·政府咨询委员会：项目团队必须与国防部项目办公室及JAMWG协调，组建包含武器系统平台OEM（原始设备制造商）的政府咨询委员会，确保技术转化路径与国防应用需求直接挂钩。

核心方法论：主动学习+物理锚定

RFP特别强调，AI/ML在此项目中的角色不是替代现有标准或实验验证，而是作为“支持性工具”提升材料性能数据集开发的统计相关性，改善对LPBF材料变异性的理解，并降低传统数据生成方法的成本与时间。

项目强化了主动学习Active Learning策略：ML模型利用量化不确定性，推荐最具信息量的下一个实验或测试条件。例如，当拉伸和压缩数据已快速达到统计收敛时，模型可指示无需进一步测试；而当疲劳数据呈现较大离散性时，模型则指向需要额外的定向测试。这种通过数字化方式收敛需要实物测试的需求的逻辑，与新加坡标准理事会在推动国际框架合作:数字孪生用于金属3D打印组件数字化认证方法工作项目高度契合，与新加坡的SynaCoreAM-DT数字孪生软件所具备的自进化基因形成了呼应。

 软件定义制造统计化认证

在这一严苛框架下，Dyndrite领衔的团队分工呈现出清晰的”算法-制造-转化”闭环：

Dyndrite作为主导方，将依托其在软件定义制造、特征感知工艺开发及可扩展LPBF工作流领域的技术积累，承担核心AI/ML算法框架、风险量化方法论及数字基础设施的开发；Mimo Technik负责执行受控LPBF成形与测试协调，确保实验数据严格符合NADCAP标准与跨机跨粉批次要求；RTX作为技术转化伙伴，确保研究成果能够直接面向国防与航空航天应用的落地需求，并支撑MRL/TRL的逐级提升。

根据Dyndrite创始人兼CEO Harshil Goel，增材制造认证历史上依赖大量的C/D基准物理测试，原因在于设备本身的黑箱特性带来了工艺不确定性与风险，本项目的核心在于利用以工艺控制、数据谱系、统计置信度和验证测试为根基的机器学习辅助方法，更智能地量化并管理这种不确定性。

图片来源：DynDrite

根据星空娱乐棋牌城官网的市场研究，C/D 基值认证是增材制造零件进入航空航天等高端领域的准入门槛：监管机构要求企业通过成百上千个物理试样的拉伸、疲劳等测试，统计建立材料性能的基准数据集（即 C/Basis 或 D/Basis），以此作为设计许用值的依据。

然而，这种穷举式的物理试错不仅耗时数年、耗资数百万，且每换一次设备或工艺参数就要重新来过。数字孪生辅助认证的价值正在于此——通过在虚拟空间中高保真模拟熔池演化、微观组织形成和力学性能响应，企业可以用仿真与 AI 预测替代大量重复性的物理试样测试，有望将认证周期从年计算压缩到月计算，且把成本从百万美元级降到可承受的工程预算内，让增材制造真正具备商业规模化的经济可行性。

图片来源：星空娱乐棋牌城官网

该计划与更广泛的产业优先事项高度一致，即加速增材制造工业化进程，同时提升合格增材生产在可重复性、可扩展性与可信度方面的表现。

长远来看，机会不仅仅在于减少测试。更在于通过智能参数开发加速增材制造的产业采纳，并建立对制造过程的深层信任。

 另一条主线：
     当AI替代海量测试与数字化认证并肩

AIM-4AM项目，其深层逻辑与新加坡标准理事会近日推动成立的数字孪生辅助金属3D打印组件认证方法国际合作框架技术报告（TR）编制工作形成了跨洋共振。两者共同指向一个不可逆的产业趋势：增材制造正在从物理测试驱动认证（Test-based Qualification）向模型与数据驱动认证（Model-based Qualification & Digital Certification）跃迁。

一、传统认证模式为何成为增材制造规模化的结构性天花板？

前文所述的全球痛点，在航空、国防及医疗领域表现得尤为尖锐：

·几何非标准化：每换一个零件形状、支撑策略或摆放角度，热历史即改变，物理测试的代表性被削弱；

·工艺黑箱化：LPBF设备内部的热循环、熔池动力学、扫描策略交互，使得相同参数≠相同性能成为常态；

·成本不可扩展：为每一个新零件、新材料、新设备组合进行全套物理认证，时间与资金成本呈指数级上升，直接抵消了增材制造小批量、高复杂度的核心优势。

这正是认证是最大规模化障碍的底层原因，也是新加坡SSC启动TR框架编制的现实出发点。

二、数字化认证：从替代测试到重构信任链

根据星空娱乐棋牌城官网的市场观察，新加坡SSC推动的TR框架，并非简单主张用端到端的数字孪生一站式仿真取代实验，而是试图建立一套数字孪生辅助认证（Digital Twin-Assisted Qualification）的最低共识基线。

其核心逻辑包含三个层次：

1.第一性原理锚定（Physics-First Anchor） 与Dyndrite强调的it’s just math and physics一致，数字化认证的前提是模型具备可解释的物理根基。热传导、熔池流体动力学、固态相变、残余应力演化等机理必须被忠实嵌入数字孪生内核，而非纯粹的数据拟合。新加坡框架特别强调，任何被采信的模型预测必须能够追溯其物理假设与验证边界。

2.数据谱系与过程追溯（Data Pedigree & Process Traceability） AIM-4AM项目中反复提及的data pedigree（数据谱系）——包括粉末批次、设备校准、工艺参数、后处理条件及测试标准——正是数字化认证的关键基础设施。增材制造的认证对象不应仅是最终零件，而应是从粉末到性能的全链路数字指纹。新加坡TR框架试图为这一全链路数据的采集、存储、调用与审计建立标准化语法，使得模型预测可以在可追溯制造数据和可预测质量结果的置信区间内被监管机构有条件采信。

3.统计置信与风险量化（Statistical Confidence & Risk Quantification） Dyndrite项目明确将statistically informed reduced-testing protocols作为目标，这与新加坡框架中”建立可接受的不确定性阈值”高度吻合。数字化认证不是消灭不确定性，而是将不确定性从黑箱直觉转化为可量化、可分配、可管理的置信分布。不同行业（航空、能源、医疗）对残余应力、孔隙率、疲劳寿命的容忍度不同，TR框架的任务之一正是推动这些阈值的国际协调。

三、国际机构的探索图谱：标准为何集体转向模型认证？

在Dyndrite与美国国防部推进AIM-4AM的同时，全球主要标准与技术机构已展开并行探索：

·NIST（美国国家标准与技术研究院）：长期资助基于概率方法的增材制造认证前置研究，探索”零件相似性”（Part Family/Similarity）概念作为物理测试的替代路径；

·NASA：资助火箭与航天器增材部件的认证技术开发，推动将工艺仿真纳入适航审查的证据链；

·DNV·GL（挪威船级社）：在海洋工程与能源领域率先发布增材制造认证指南，逐步接受经充分验证的模型预测作为合规证据；

·新加坡SSC：作为亚太地区的标准枢纽，其TR框架的独特价值在于国际合作定位——新加坡的定位是合作纽带，它不试图建立排他性国家标准，而是为不同监管体系（FAA、EASA、CAAC、MOM等）之间的模型互认提供技术语法，降低跨国供应链的双重认证成本。

图片来源：SynaCore Pte. Ltd.

这一全球图谱揭示了一个深层趋势：认证标准的合作，正在从测试能力的合作转向模型可信度与数据治理能力的合作。

四、对增材制造产业发展的三重意义

1. 经济可行性与认证合法性的剪刀差收窄

当前增材制造的经济可行性（打印成本下降、效率提升）与认证合法性（缺乏被监管机构广泛采信的数字认证路径）之间存在显著剪刀差。Dyndrite的AI降测试方法与新加坡SSC的TR框架，有望在未来3-5年内显著收窄这一差距。

2. 从设备认证到过程认证的转移

传统思维将认证绑定于特定设备型号（如某品牌LPBF设备通过认证）。数字化认证推动的是过程数字指纹认证——只要数字孪生证明某一特定工艺路径在热力学、冶金学上满足性能要求，且全过程数据可追溯，设备品牌不再是认证的硬边界，而是设备商需要提供更稳定的设备从而满足数据的置信水平。软件将跨越硬件设备而发挥作用，而没有采用最先进的软件的设备厂商也将面临着无法进化的窘境。

3.为虚拟预认证（Virtual Qualification）奠定标准基石

对于深耕数字孪生平台的企业而言，新加坡标准委员会推进的数字孪生辅助数字化认证TR框架的编制意味着其技术输出不再只是工艺优化工具，而是可以逐步转化为监管可采信的认证证据。当数字孪生预测被纳入正式认证工作流，增材制造将首次实现先仿真、后打印、即合规的虚拟预认证模式，从根本上重塑设计-制造-认证的时序逻辑。

 一场关于信任的产业基础设施革命

AIM-4AM项目与新加坡SSC的TR框架，一个聚焦AI如何减少测试，一个回答减少的测试如何被监管接受。两者合流，标志着增材制造产业正从工艺创新的单一赛道，进入工艺创新+认证制度创新的双轨并行阶段。

数字化认证的真正价值，不在于取消物理测试，而在于用更聪明的数学、更透明的数据和更清晰的概率语言，重新定义如何信任一个增材制造零件。这不是一蹴而就的替代，而是一个需要数据积累、标准共识与时间验证的渐进过程。但方向已经明确：未来的增材制造认证，将建立在可验证的数字孪生与AI结合的数字基础与模型和算法之上，而非仅仅建立在可触摸的物理试样之上。

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借助无需模具、快速成型的技术特性，3D打印实现零部件次日交付已非难事，但在监管严格的领域，要做到次日认证仍具有很大挑战。

以船舶零备品备件制造为例，一个复杂部件可以在几日内通过增材制造生产出来，但其获得船级社的认证批准，往往需要数周甚至更长时间。

这背后的问题在于，当前无论是传统工艺还是增材制造，部件的认证都高度依赖物理测试，即制作样件、进行破坏性检测。这套流程对于强调快速响应、按需生产的3D打印而言，周期较长、成本较高，一定程度上削弱了技术本身的效率优势。

那么，是否有其他路径可以优化这一过程？

早在两年前，美国船级社（ABS）便启动了一个项目，尝试用不同的思路应对这一挑战。本期，星空娱乐棋牌城官网将回顾ABS在两年前开展的基于模型的增材制造（AM）认证框架项目，看看他们如何尝试用数据驱动的模型，推动3D打印部件的快速验证与确认。

 重构认证逻辑：
     从物理测试到数据驱动

在该项目中，ABS联合了多方合作伙伴。

其中，新加坡A*STAR旗下新加坡制造技术研究院（SIMTech），负责开发数据驱动模型，通过采集3D打印过程中传感器的实时数据，预测部件质量。而Mencast Marine公司则负责提供工业应用案例，来验证所开发模型的有效性。新加坡海事及港务管理局（MPA）则通过海事创新与技术基金提供支持。

ABS在2024年启动的基于模型的增材制造（AM）认证框架项目，核心思路是利用增材制造数字化制造的本质，采用基于模型的方法来替代或减少传统的物理测试。

该方法的关键在于重新定义增材制造零件的快速验证与确认（ Rapid Verification&Validation）的工作方式。

根据ABS的相关技术文件, 可以这样来理解什么是验证与确认。

简单来说，验证（Verification）尝试回答的是，我们是否正确地构建了模型？也就是确认模型的计算、代码和逻辑是否准确。

而确认（Validation）则尝试回答的是，我们是否构建了正确的模型？也就是说，确认数字模型的预测结果是否真实反映了物理世界。

在这一新框架下，ABS不再单纯依赖物理样件测试，而是通过开发数据驱动模型，在数字环境中预测3D打印部件的缺陷形成概率（如气孔、裂纹等），从而部分替代物理测试。

项目的目标是正通过这种数字化的方式，简化认证流程、实现快速认证，最终降低增材制造-3D打印零部件认证的相关成本和周期。这对船舶海事领域增材制造技术走向广泛应用，是一个实实在在的推动。

 后续进展

星空娱乐棋牌城官网了解了这一项目的后续进展。根据2025年6月的公开信息，ABS已在试点项目中看到了关于快速认证的积极结果，并努力完善方法和建立行业通用框架。

©ABS

这一公开信息还透露，ABS与Mencast Marine公司在合作推动商用3D打印螺旋桨项目，项目中采用的增材制造技术基于DED工艺。不同于以往仅停留在原型阶段的尝试，该项目旨在创造真正可投入生产的安全关键船舶部件。

从认证的角度来看，这可以看作是快速认证方法的一个典型应用场景。商用螺旋桨要获得认可，必须走完认证流程，而传统认证方式需要大量物理测试。该项目为检验数据驱动模型能否替代部分物理测试、是否适用于真实关键部件，提供了一个合适的验证载体。

 科学谷·视界

ABS开展的增材制造零部件快速验证与确认项目，其底层逻辑是一种用数据驱动模型来开展零部件认证的方式。

这一路径与Synacore的思路有相似之处。Synacore希望在不久的将来，通过其AM-DT数字孪生增强“数字护照”（DT-DPP），为3D打印零件提供一种不同的记录与仿真预测方式。该方案对认证的加速和简化是有利的，因为数字孪生增强数字护照中包含对零件机械性能的预测，能够增强产品检测的置信度，降低破坏性测试的需求。

沿着这一逻辑，ABS项目所推动的快速认证路径，未来有望进一步延伸至增材制造零部件的预认证阶段。即在零部件正式生产之前，通过经过验证与确认的模型提前评估其性能，为后续审批提供可信的证据支撑，从而缩短认证周期、降低检测成本。这对于目前认证周期长、检测要求高的医疗、航空、海事等领域，具有重要的参考价值。

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根据星空娱乐棋牌城官网的市场洞察，金属增材制造（LPBF）正经历从经验参数预设向实时智能决策的范式转移。

ACAM亚琛增材制造中心两大主力机构的德国亚琛两大研究机构:Fraunhofer ILT与亚琛工业大学数字增材制造研究所RWTH DAP，正通过对在智能扫描策略（Smart Scanning Strategy）与连续路径（Continuous Pathway）两大前沿方向的进行持续性研究，重塑金属3D打印工艺窗口的边界。

本文基于公开研究资料与灯塔项目进展，解析这一技术跃迁对消费电子、航空航天、医疗植入、精密模具等领域市场的价值。

Smart Scanning Strategy
逐矢量自适应

传统LPBF工艺的核心痛点在于，同一零件的几何突变区域——如悬垂薄壁、实体填充与精细轮廓——被迫共享同一套扫描参数，导致过热、翘曲与后处理成本居高不下。

LPBF激光粉末床熔融增材制造Ti6Al4V钛合金悬垂结构

©Fraunhofer ILT

Fraunhofer ILT在其灯塔项目futureAM中提出的Geometry-adapted process control（几何自适应工艺控制），探索扫描策略从静态预设迈向动态适配的解决方案。

几何自适应工艺控制策略增材制造的Ti6Al4V部件

©Fraunhofer ILT

该系统通过组件分析软件自动识别零件的几何特征分区，并逐条扫描矢量（scan vector-level）分配差异化工艺参数。根据星空娱乐棋牌城官网的市场观察，在Ti6Al4V合金的验证实验中，层内尺寸偏差明显收敛，且支撑结构用量减少。这意味着，航空发动机叶片或骨科植入物等复杂构件的增材制造废品更少，这等同于价值创造。

更进一步的智能化体现在欧盟QU4LITY项目中。Fraunhofer ILT研究团队开发了基于强化学习（Reinforcement Learning）的层间优化系统：卷积神经网络（CNN）逐层解析HDR相机采集的表面形貌图像，RL强化学习代理自主为下一层选择激光功率与扫描速度组合，以最小化表面粗糙度与未熔合缺陷。这种制造-检测-决策的闭环逻辑，有潜力将工艺开发周期从数周的实验设计压缩至数小时的算法迭代。在这方面，SynaCore AM-DT数字孪生恰恰可以为这些物理研究与AI开发提供前置虚拟验证、过程数字孪生映射、以及工艺资产化的能力。

通过On the Fly LPBF技术3D打印的大型零件

©FraunhoferILT

而在硬件协同层面，futureAM项目中的On-the-fly（边飞行边加工）平台实现了更极致的精细化控制。在该平台中，工艺参数可为每一条独立熔道（individual melt track）单独设定。项目协调人Christian Tenbrock指出，这种逐熔道能量输入控制（per-track energy input control）是同时突破质量与速度瓶颈的关键路径。

Continuous Pathway
能量输入连续性

如果说Smart Scanning解决的是何时何地以何种参数扫描的自适应决策问题，Continuous Pathway则回应了如何以最小热扰动完成能量递送的物理问题。

根据星空娱乐棋牌城官网的市场洞察，当前业界讨论的连续路径实则涵盖三个互补维度：

能量输入连续性：CW vs PW的协同

RWTH DAP与Fraunhofer ILT在2022年于BHM期刊发表的联合研究，系统论证了连续波（CW）体曝光 + 脉冲波（PW）轮廓曝光的组合策略。CW模式以高能量输入保障实体区的高生产率；PW模式则通过离散化能量沉积，使轮廓区熔池在下一脉冲到达前完成凝固，从而抑制薄壁与尖角区域的过热熔池扩大。实验显示，该策略可将轮廓几何精度从传统CW模式的243μm过熔宽度显著收窄，为精密模具与微型涡轮等轮廓敏感零件提供了工艺窗口。

几何轨迹连续性：无跳转的螺旋与空间填充曲线

根据星空娱乐棋牌城官网的市场观察,在单条扫描轨迹的几何连续性方面，美国NIST提出的Spiral Scan Strategy（螺旋扫描策略）代表了另一技术路线。通过以连续螺旋线替代传统的”短线段+关光跳转（sky-jump）” raster模式，熔池热历史趋于均匀，二次加热效应显著改善，在17-4 PH不锈钢中实现了等轴晶组织与硬度提升。尽管该方向似乎目前并非Fraunhofer/RWTH的公开主攻领域，但其热均匀性优势与亚琛机构的自适应参数控制存在明确的融合空间。

图：(a) 零件#1至#8的扫描策略及构建时间。构建时间基于振镜总扫描时间计算。(b) 零件#2（左）和#8（右）的扫描路径，分别代表典型的螺旋扫描和光栅扫描。下方为红色方框内区域的放大视图。箭头表示扫描方向。(c) 零件#1至#8的平均熔池面积及±1倍标准差。

来源：H. Yeung, J. Chen, G. Yang et al.
Manufacturing Letters 29 (2021) 1–4

运动学连续性：On-the-fly边飞行边加工

Fraunhofer ILT在futureAM中落地的On-the-fly技术，通过同步振镜偏转与线性轴机械运动，消除了传统扫描中的关光跳转中断。针对1000×800×500mm的大型构建体积，该技术将生产率获得显著提升，同时保持熔池的连续热力学环境。这对于航空结构件、大型模具镶块等需要兼顾尺寸与效率的应用场景具有直接商业价值。

SynaCore的AM-DT数字孪生的零件尺度热-力耦合模拟可以为Continuous Pathway 解决在连续送能之前，如何在虚拟环境中证明这种连续性不会引入新的热缺陷的研究。

逐矢量自适应与能量输入连续性，这两大技术方向的交汇点，正指向SynaCore AM-DT数字孪生平台的闭环能力所提供的支持。

市场展望与战略启示

对于增材制造设备商与终端用户而言，扫描策略的智能化与连续化正在重构竞争壁垒：

设备差异化：下一代LPBF系统的核心竞争力将不再是激光器数量或构建尺寸，而是扫描策略的算法密度——即设备在多大程度上内嵌了几何自适应、层间强化学习与热补偿模型。

后处理成本重构：支撑结构减少30%-50%、轮廓精度提升带来的机加工余量缩减，将直接改写LPBF零件的全生命周期成本（TCO）模型，使其在批量化精密零件领域更具替代切削加工的经济性。

数字孪生资产化：扫描策略作为可复用的数字工艺资产（Digital Process Asset），其价值将随数据积累呈指数级增长，成为连接材料科学、设备控制与质量认证的关键IP。

LPBF技术正迈入精准可控的前沿技术深水区，Fraunhofer ILT与RWTH DAP在亚琛构建的研究生态表明，未来的金属增材制造竞争，将不再是激光与粉末的价格博弈，而是扫描策略的算法精度、热历史的连续控制能力，以及数字孪生闭环的完整性之间的系统性较量。对于提前布局智能工艺平台的产业参与者而言，窗口期正在打开。

参考资料：Fraunhofer ILT futureAM灯塔项目、EU QU4LITY项目、RWTH DAP与Fraunhofer ILT联合发表之研究论文（Laag et al., BHM 2022）、SynaCore【自进化】白皮书及NIST公开研究成果。

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过去三年，Chatgpt、DeepSeek、豆包等大语言模型让大众看到了AI（人工智能）的强大能力。但很多人没有意识到的是，这些工具所擅长的生成内容，与制造业真正需要的识别、推理、响应完全是两回事。

如果你想知道人工智能在制造业中最有可能全面开花结果的领域会是哪里，不妨想想看，哪项技术或者制造环节目前最依赖老师傅的经验、最说不清楚工艺波动的原因。说到这里，了解增材制造的你，应该已经懂的都懂了吧？

关于人工智能技术与增材制造深度结合这件事，国际与国内的业界专家、学者以及产业链中的企业都非常重视。

去年，在上海市增材制造协会举办的第五届航空航天增材制造大会期间，协会组织业界专家及企业对人工智能与增材制造的话题展开了深入讨论。

《AI及软件赋能增材制造3D打印市场研究》
星空娱乐棋牌城官网白皮书 解析

在国际上，由ASTM 牵头组织了生产领域人工智能专家研讨会，研讨会提出了大量洞察，其中传递出的一个清晰认知是：人工智能正在进入制造业，而增材制造是它最天然的落地场景。本期谷·透视整理了这项讨论内容中的精华，供关注人工智能与增材制造深度融合的谷友参考。

制造已高度自动化，但尚未自主化

ASTM讨论的前提是，工厂设备、设施已经高度自动化。机器按照编程逻辑沿精确路径运动；机器人负责装卸工件；传感器帮助调节和响应众多过程变量。

然而，即使在最先进的制造设施中，依然需要依靠人工进行管理。机器设备仍按照人类的指令作业，而不是自主做决策。

认知到这一局限性，并识别出这种模式在哪些地方、以及是否真的构成局限，是探索和实现人工智能在制造业中迅速崛起前景的起点。

在制造领域，实现完全自主生产是AI最为明确的应用前景。

需要特别说明的是，通过AI实现的自主生产或自主制造（Autonomous Manufacturing）与传统意义上的自动化（Automation）有着本质区别。

自主制造是通过人工智能技术实现制造工艺的自主决策、自适应，而非自动执行人类发出的指令。在AI驱动的自主制造场景中，制造系统能够开展自适应学习，并就如何生产零件以及如何改进生产工艺做出决策，很大程度上替代了人工决策。

但这种自主性也带来了问题和挑战。在一个建立在可预测性和可追溯性之上的生产环境中，多大程度的自主性是可接受的？而在可接受的范围内，我们又该如何为制造系统提供这种能力？

 制造中的AI，不是大语言模型

很多人意识到AI的强大能力，是通过Chatgpt、DeepSeek、豆包等大语言模型的普及。

然而，制造中的AI技术与大语言模型并不相同。它不是公众所熟悉的那种生成文字、回答问题的人工智能，而是将复杂的工业数据转化为更好的控制和决策，最终实现更高程度的制造自主性。

“ 3D Science Valley 白皮书 图文解析

”

原因在于：制造业并不是一个文本环境。它是一个由传感器信号、机器参数、图像、材料测量值、质量记录和过程历史组成的世界。因此，在生产中最有可能发挥重要作用的人工智能形式，不是那种生成语言或内容的AI，而是能够在复杂工艺环境中检测模式、关联变量、解释物理条件并支持决策的AI。

换句话说，制造业中的人工智能将更侧重于识别、推理和响应，而非生成内容。制造业中的关键问题不在于要求系统生成看似合理的文字，而在于要求系统从工艺波动、视觉证据、热行为或机器性能中寻找意义。

在ASTM的专家讨论中，提及了机器视觉、过程监测、计量检测、材料表征和数据互操作性这些制造中的关键问题。

 自动化与自主制造的本质区别在哪里？

上文已谈到，自主制造与工业自动化有显著不同。接下来，我们深聊一下这个话题。

既然人工智能不仅仅是把大语言模型照搬到工厂里，那么它所承诺的更大变革是什么？

答案就隐含在自动化与自主性的区别之中。

制造业依赖自动化已有数十年。自动化系统以高重复性执行预定义指令。数控机床遵循编程的刀具路径，工业机器人沿着规划的轨迹运动，控制系统将过程变量维持在规定的限值内。这些系统可能很复杂，但由于支配其行为的因果关系已被明确编程，因此它们的行为是可以被理解的。

而自主性描述的是完全不同的概念。

参与研讨会的专家这样解释两者的区别：如果工程师理解支配一个系统的因果关系，并将这些关系编程到机器中，结果是自动化。但如果工程师因为关系过于复杂而无法明确定义，转而依靠人工智能来确定系统在特定情况下应如何表现，那么该系统就是自主运行的。

自主性制造系统有一个非常特殊且要紧的元素：存在无法被提前预测的行为。

这个元素使自主性变得强大，甚至能够自我改进，但它也与生产环境的传统预期产生了矛盾。制造业依赖可靠性、可追溯性和可重复性。而由机器自行做决策的想法，自然会引发一个问题：这个决策可靠吗？

那么，在制造业中，哪些环节是可以接受机器自主决策的？

答案部分藏在那些目前由人工执行、本身就存在不确定性的工作任务中，因为这些任务依赖于人的经验、解读和判断。抛光一个几何形状变化的零件、焊接每个零件形状都不同的特征、根据切屑行为调整加工策略——这些都是基于观察做决策、且不同时间可能做出不同决策的情况。教会机器处理这类情况，正是AI很有前途的应用之一。

俄亥俄州立大学人工智能制造系统实验室正在进行的工作，一定程度上证明了这种可能性。研究人员正在开发名为“AI工匠”的机器人系统。这些机器人配备了多种制造工具，并在其可及范围内设有一台锻压机；监督机器人的系统通过仿真进行训练，以选择生产一个零件所需的一系列操作。这个系统在“观察-判断-决策-行动”循环中运行，会根据遇到的结果自主调整行动。

不过，“AI工匠”并不会不受限制地任意决策，而是在人类工程理解所设定的护栏内运行——确保AI的决策和行动都保持在物理规律、工艺知识及安全考虑所确定的限度内。

在这些护栏内，AI的目标是扩展自动化，使制造系统能够智能应对那些过于复杂或多变、无法完全凭借人类知识进行编程的情况。

 数据：既是基础，也是障碍

如果说自主性代表了AI在生产中的长期前景，那么数据则构成了当下的现实。

AI系统的能力，取决于可供其训练和推理的数据质量与数量。

工业制造过程中会产生大量数据，例如：传感器测量温度、力和振动；机器控制系统记录工艺参数；检测系统生成图像和尺寸测量数据；材料测试产生性能数据。

理论上，丰富的数据使制造业成为AI的理想应用场景。但，现实是骨感的。在实践中，这些数据大多难以使用。

而这一挑战在增材制造领域尤其突出。

在ASTM研讨会中，GE航空的技术专家分享了他们正在开展的工作：创建一个通用数据模型，使增材制造数据符合“FAIR”原则——可查找、可访问、可互操作、可重用。这一努力直指工业协作中的长期痛点：不同组织的内部系统通常以不同方式表示同一份数据。点对点的转换难以维护。而一个跨组织的通用数据模型，可以在保留本地系统的同时，将其映射到通用框架中，实现有意义的数据交换。

为增材制造开发高质量材料数据是极具挑战的。即使在一个组织内部，整理这些数据集也可能既昂贵又耗时。跨公司或跨机器平台时，难度成倍增加。这或许解释了为什么制造业中许多AI项目仍停留在试点验证阶段。在许多情况下，限制因素不是算法，而是底层的数据基础设施。

另一个挑战是上下文背景——即数据生成的条件。制造数据很少能自我解释。没有足够的元数据来描述数据生成时的条件，即使是庞大的数据集，AI系统也可能难以正确解读。

参与讨论的专家指出：制造业中的人工智能之路，可能并非始于算法或训练模型，而是始于准备好可用的数据集。

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”

 测量、监测、工艺洞察：
     AI的早期落地场景

虽然完全实现自主制造尚需时日，但AI已经在某些领域发挥了实际作用，尤其是测量与表征制造过程。

当制造系统产生人类难以解读的复杂物理信号时，AI能够大规模、快速地分析这些信号，揭示出那些否则无法被有效检测的模式。

在ASTM研讨会中，美国西北大学的学者分享了将深度学习应用于视觉计量检测的研究。在一个涉及数字图像相关的案例中，AI实现了与现有商业视觉软件相当的测量精度，但速度大约快了十倍。

根据星空娱乐棋牌城官网的市场观察，中国学者也取得了相关成果。例如：

上海交通大学材料科学与工程学院特种材料研究所团队，创新性融合同步辐射X射线断层扫描（SXCT）、三维重构技术与机器学习算法，构建气雾化粉末全维度形貌表征体系，首创颗粒缺陷分布（PDD） 质量评价新标准，通过喷嘴结构优化实现高球形度合格粉末占比提高近300%，为增材制造高品质粉末量产开辟全新路径。

还有一项典型的成果是，西南交通大学研究团队联合中国航发北京621所和成都420厂，融合工艺参数优化、原位同步辐射X射线断层扫描与可解释机器学习等多种方法，系统揭示了IN718镍基高温合金在650 ℃高温下的强韧性机制，成功实现了高温强度与塑性的协同提升，为航空航天领域高性能构件的增材制造提供了理论依据与技术路径。

“ 3D Science Valley 白皮书 图文解析

”

在增材制造过程中，过程中质量监测是AI发挥作用的另一个典型场景。比如说，激光粉末床熔融增材制造过程中的异常，可以通过可见光成像、近红外传感和长波红外监控等不同传感器进行捕捉，然后由AI模型同时分析这些数据流，识别出缺陷。这些工作是人工难以实现的。

这些例子说明：AI可以帮助工程师更清晰地理解复杂的制造现象。

 增材制造：AI的天然家园

在ASTM的专家讨论中，有一个值得关注的观点：相对更为成熟的制造技术，处于发展早期的增材制造技术，反而有望成为AI在生产中广泛可见的第一个领域。

原因是：增材制造是零件生产中最为数字化的形式。

相对于其他生产工艺，增材制造更加依赖数字输入、软件驱动的工作流和传感器监控。例如，激光粉末床熔融系统可能会为构建过程中的每一层（可能包含数千层）收集图像、热测量和机器参数数据。

从设计、制造到后处理的整个链条，都为AI驱动的优化提供了场景。由于零件直接从数字模型生产，无需专用工装，AI系统有可能根据先前构建过程中的洞察，近乎实时地调整工艺路径、支撑策略或工艺参数。

也基于这些原因，增材制造有望成为AI生产制造领域中最广泛落地的第一个领域。

 实现AI承诺，需要标准与基础设施

研讨会上，专家们不只讨论了技术可能性，更花了大量时间探讨一个现实问题：如何让AI真正可靠地进入生产现场？

答案不能只靠算法，还需要标准、验证方法和安全体系。

ASTM已经展开了行动。在研讨会召开前不久，ASTM成立了一个新的技术委员会，专门针对制造系统中的人工智能。目标是建立一个统一框架，支持AI驱动制造环境的资格认证、系统互操作性和可信度评估。

这对增材制造行业尤其重要。因为增材制造本身是一个多变量、跨平台、数据密集的工艺。如果AI要真正用于粉末床熔融等增材制造工艺的过程中缺陷检测、工艺参数自适应调整或跨设备质量追溯，就必须先解决一个基础问题：不同设备、不同材料、不同工艺条件下产生的数据，能否被AI统一理解和比较？

这正是标准要做的。

参与讨论的专家进一步指出，AI在制造中面临一些独特需求：可解释性（AI为什么做出这个判断？）、性能验证（AI的判断准确率有多高？）、偏差检测（AI是否会因训练数据问题产生系统性错误？）。这些问题在增材制造中尤为突出。

另外，网络安全也不容忽视。制造业已经是企业类别中最常遭受网络攻击的领域。当AI系统与工厂车间的运营技术深度融合，新的攻击面也会随之出现。

 写在最后

人工智能在增材制造的每个特定领域发挥着越来越重要的作用，包括：缺陷检测和纠正、在构建过程中和构建之后减少残余应力和故障、原位计量和设计精度、微结构设计、合金设计和优化！

通过拥抱人工智能及软件获得竞争力的提升是每一家企业的必修课。

知之既深，行之则远。基于全球范围内精湛的制造业专家智囊网络，星空娱乐棋牌城官网为业界提供全球视角的增材与智能制造深度观察。有关增材制造领域的更多分析，请关注星空娱乐棋牌城官网发布的白皮书系列。

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“我会把中国市场称为工业增材制造的‘驱动器’。”

Karsten Heuser 博士

西门子（股份）有限公司增材制造副总裁

在2026年TCT亚洲展上，星空娱乐棋牌城官网与TCT展会主办方联合采访了Karsten Heuser博士，以上这句话是他对中国增材制造市场的感受。

在采访中，Heuser博士总结了中国市场成为增材制造“驱动器”的三大原因。随后，他用西门子的自动化与端到端软件解决方案，回应了行业在规模化进程中真正关心的几个实际问题：如何让增材制造设备拥有更好的自动化能力？从设计、打印，再到与传统铣削、铸造等工艺的衔接，全流程如何打通？

以下为专访实录。

Q1 中国洞察

星空娱乐棋牌城官网：在您看来，中国市场在增材制造走向工业化生产的进程中，呈现出哪些独特的价值？

Heuser博士：我会把中国市场称为工业增材制造的驱动器。为什么呢？

第一个原因是中国的创新速度。我们看到，在过去十年中，中国一个非常强劲的经济体在增材制造领域保持快速发展。

第二个原因是中国市场拥有完备的增材制造供应链。中国拥有从打印材料、增材制造设备、再到最终用户的完整产业链上下游。我认为这是一个重要因素。手机、智能手表、注塑成型等领域的完整制造供应链都在中国，增材制造领域也是如此。

第三个原因是增材制造应用。我在2026年TCT亚洲展上看到了跨越十多个不同行业的丰富应用案例。

Q2 价值主张

星空娱乐棋牌城官网：本届展会西门子带来了3C手机中框、航空航天叶轮这些应用案例。通过这些案例，您最想让中国增材制造用户看到的，西门子端到端解决方案的价值是什么？

Heuser博士：西门子是一家领先的科技公司，我们从两个角度服务于增材制造。一个角度是，西门子通过自动化解决方案为增材制造设备制造商提供支持，帮助他们制造更好的设备。另一个角度是，西门子通过端到端解决方案为增材制造用户提供工作流程上的支持。

数实融合，助力增材制造加速实现工业化生产
©西门子

当我们把两者结合起来，就拥有了一个非常全面的增材制造端到端产品组合。这也是西门子在展会上展示的完整数字线程案例，包含从手机中框设计到仿真、3D打印、设备内部自动化，再到铣削等后处理的完整软件工作流。

西门子端到端的自动化解决方案
©西门子

西门子已将这一数字化工作流应用于不同类型的场景。除了 3C 市场之外，还包括半导体芯片散热器制造，同时我们也在其他领域应用完整工作流，以展示工业增材制造的力量。

Q3 中国实践

星空娱乐棋牌城官网：西门子的自动化和控制解决方案，将如何帮助中国增材制造用户应对走向工业化生产进程中的挑战？

Heuser博士：西门子深耕中国市场多年，拥有六家以上制造工厂，生产驱动器、开关或电源控制等自动化组件。

针对增材制造，这些本地开发和本地生产的自动化组件被应用于两类不同的平台。

其中一类平台是多轴增材制造设备。西门子拥有一套完整的、围绕 S7-1200 控制器（SIMATIC S7-1200/SINUMERIK）的产品组合，这些产品在中国生产、开发和应用。

另外一类是固定平台，也就是基于，例如金属、聚合物粉末床熔融增材制造设备。在这些设备中，西门子PLC可编程逻辑控制器和电机将发挥重要作用。

在此基础上，西门子中国设有本地研发中心，通过配套软件为中国市场提供支持，使这些自动化组件在不同平台上尽可能顺畅地运行。

Q4 战略布局

星空娱乐棋牌城官网：从全球视野来看，增材制造要实现工业化生产，数字化和自动化层面正在经历哪些变化？西门子在这些变化中的战略重点是什么？

Heuser博士：工业增材制造的正处在早期阶段。能够进一步加速这项技术发展的因素之一就是工业人工智能。借助工业人工智能，我们可以在不同工具中构建智能体和虚拟助手。这也正是西门子正在做的事情，无论是在自动化领域还是在软件领域，通过人工智能提高工作流程的效率。这很可能在全球范围内帮助增材制造实现进一步规模化。

另一个课题是真正为不同行业和应用开发端到端的解决方案。以人形机器人为例，这是增材制造零部件规模化应用的完美应用场景。再比如半导体的芯片散热器，增材制造在其中具有真正的价值。西门子将帮助这些应用领域进一步利用增材制造技术，释放增材制造的潜力。

最后同样重要的是，增材制造正在与模塑、铸造、铣削等传统工艺深度融合。西门子的优势在于，我们能够支持这一转型，提供面向未来、覆盖十个以上领域的完全集成的下一代制造解决方案。

Q5 行业展望

星空娱乐棋牌城官网：TCT亚洲展一直是行业的风向标。透过西门子今年在现场的呈现，您希望带给行业哪些思考与启发？

Heuser博士：我在TCT亚洲展看到了很多金属增材制造案例，同时也看到很多聚合物增材制造案例，对此我印象深刻。

我认为，从全球范围来看，整个行业可以从中国市场的发展速度中学习，也可以从这些应用案例以及从贯穿全价值链和供应链的设备整合能力中学习。

西门子将通过本地化团队、本地化生产，支持中国增材制造市场的进一步增长。

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在金属增材制造行业，一个零件从设计到定型通常需要8到10次物理打印。每次试错都意味着材料、工时和设备占用的直接支出，更长的周期里还叠加着检测认证的时间成本。

对企业而言，这套流程不是简单的研发费用，而是一种持续性的、难以折旧的运营消耗，此外，在这个过程中失败的金属3D打印很难被系统化的升级成企业资产。

传统工业软件的定位是帮助企业正确地做事，包括优化流程、提升效率、减少单位时间内的资源浪费。

企业获得的是标准化的功能，使用过程不产生排他性的知识积累。当合同到期或技术迭代，前一代软件里的操作经验很难转化为企业自身的竞争壁垒。

以SynaCore的AM-DT数字孪生软件为例，其使用逻辑与上述传统工业软件类别存在本质差异。因为它的运行过程本身就在生成资产。

SynaCore数字孪生是两个层面：孪与生。

一个层面是孪，是基于多模态的多尺度仿真预测能力。多模态指多源数据输入如热成像、声发射、光学监测以及多物理场耦合热-力-流；多尺度则指空间与时间维度上的仿真跨度，例如粉末介观、熔池微观、零件宏观。这种端到端的仿真预测能力为用户带来了制造成本的节约并加速创新速度，节约和加速，这是SynaCore的AM-DT数字孪生软件资产属性之一。

一个层面是生，数字孪生是动态的、学习的、进化的。它通过传感器数据的反馈，不断校准，不断的进化，逼近真实物理世界，创造新的数字智慧，这为用户带来了打造具有自己DNA属性的智慧，独特且不断进化的智慧，这是资产属性之二。

 持续升值的资产

SynaCore核心载体 SynaCore AM-DT 离线版本以多尺度仿真（计算热历史、孔隙、相沉淀、变形、表面质量、微观结构、机械性能、热处理预测..）替代传统多个仿真软件集群，在更短时间内实现更高精度、更广维度的增材制造结果预测，从而终结企业多头部署、数据割裂的仿真工具链困境。

更进一步，平台集成的 AI Alloy 与 Adaptive ToolPath 模块，作为增材制造领域的新质生产力，是企业迈向高端制造的高端虚拟人力资源，将合金设计与金属3D打印工艺优化内置为可规模化调用的智能引擎，直接替代传统依赖经验试错模式，让合金开发与工艺优化从人脑与试错密集型范式转变为算法驱动型。

SynaCore AM-DT离线版本数字孪生用于替代多个单一的传统仿真集群：功能更全、速度更快、精度更高；且AM-DT集成的AI Alloy与Adaptive ToolPath是企业转型智能制造的新型“智能员工”。

©SynaCore

SynaCore的AM-DT数字孪生的运行依赖两类输入。

一类是物理定律：金属粉末在能量作用下的熔凝行为、热传导路径、相变规律，这些具有通用性，构成软件的底层代码。

另一类是制造条件：具体的设备型号差异、零件设计差异、粉末差异、工艺差异等等，这些具有特异性，来自用户的实际生产场景，通过热成像、光学相机、声学传感器等捕捉的数据反馈，以及加工结果的检测数据输入，实现持续优化的预测能力。

SynaCore AM-DT数字孪生核心技术
©SynaCore

举一个例子来说明，当前人工智能对算力的需求急速上升，然而更高的算力意味着硬件方面更好的散热，那么很多制造商就开始用3D打印的带更多螺旋结构设计的散热器来提升效果。那么，假如一家制造商要快速开发迭代这些制造能力，他们需要解决怎么设计的挑战，用什么材料的挑战和采用什么样的加工工艺的挑战，可以想想这个开发过程有多复杂，就像俗语中所说的“按了葫芦起了瓢”。今天改了设计，调整了扫描策略和激光功率，打印了这个结果具有一定的提升的散热性能；明天改了材料，然后对应的设计和工艺也需要修改，还要再打印一下，再重新检测…

有了SynaCore AM-DT数字孪生之后，制造商将这些割裂式的挑战放在一个软件平台上可以贯穿始终，快速实现迭代，直到逼近最优解组合的时候再决定进行真实打印，这样最终的迭代结果是一大堆关于设计、材料、工艺等等的数据组合，这样的组合不仅仅基于预测还基于成功和失败的打印，这些过程是带有这家制造商独有的DNA的，这是属于他们自己的独特智慧，是企业专属的，不可复制且持续升值的核心数字资产。它打破了数据孤岛，并将个人头脑中的判断变成了组织层面的可调用资产。

此外，集成于SynaCore AM-DT 增材制造数字孪生平台的AI Alloy模块，正以其“物理驱动+AI进化”的双引擎重写合金，包括镍基高温合金、铁基合金、钛合金、铝合金以及未来高熵合金的开发规则。SynaCore AI Alloy 并非单纯加速实验，而是通过“物理嵌入神经网络+第一性原理参数”重构了合金设计的知识基础：从无限成分组合中精准定位可制造+高性能的黄金配方，使合金开发从数据稀缺的慢速试错，转向高保真数字孪生驱动的高通量创成。

更进一步的，集成于SynaCore AM-DT增材制造数字孪生平台的自适应工艺路径（Adaptive ToolPath）功能，是一种智能工艺优化系统，将 3D打印从静态参数设置转变为持续自我改进的制造模式。传统3D打印依赖于固定配方，预先设定的激光功率、扫描速度和填充间距，这些参数忽视了打印过程中不断变化的热场。SynaCore AM-DT 数字孪生集成的自适应工艺路径，基于瞬态热有限元分析生成可直接用于生产的优化扫描路径。通过在实际打印前，在数字空间中充分预测热响应，SynaCore 使其客户能够以稳定的热特征打印高质量零件。

 资产化打造专属DNA

当数字孪生被视为资产而非工具，企业的成长模式会发生自进化的变化。

首先是试错成本的资产化。传统模式下，每次设计变更都指向一次物理打印，研发预算消耗在验证环节，然而这些试错过程中的数据对于数字孪生的学习来说是有价值的，随着学习过程所提升的不断校准能力，数字孪生将大量验证前置到虚拟空间，企业可以在打印前评估内部缺陷分布和机械性能，把有限的物理试错留给逼近最优解的少数方案。这不是简单的省钱，而是将资金从消耗性支出转向资产性支出——同样的预算，过去买了废料和检测工时，现在转化为数据积累和模型精度。

预认证：数字孪生仿真功能+在线监测
©SynaCore

其次是认证路径的潜在变迁。以医疗骨科植入物为例，这类多孔结构件的传统认证长期依赖破坏性抽样检测，需要数百个样品的力学测试和生物相容性验证，周期往往长达18至24个月，这不仅在后端这个认证环节抑制了前端增材制造技术本身的灵活性带来的创新空间，由于增材制造和传统制造的差异性，还让认证和检测的成本变的十分昂贵。在不久的未来，SynaCore的AM-DT数字孪生增强”数字护照”（DT-DPP）提供了一种不同的记录+仿真预测方式。SynaCore的AM-DT数字孪生对认证的加速和简化是有利的，因为数字孪生增强数字护照（DT-DPP）这里面含有对零件机械性能的预测，来增强产品检测的置信度，降低破坏性测试的需求。

 差异化击穿内卷

上述变化持续展开，将逐步改变行业竞争的维度。

内卷的根源是什么？是生产过剩还是同质化？通过观察消费品领域拉布布的畅销其本质在于其产品的差异化，而并非是采取了限量生产，就很容易理解当前制造业的内卷，很大程度上源于同质化。产业端如果进行的是同质化的竞争，那么内卷是必然的，更加辛苦是一定的。

SynaCore AM-DT数字孪生降低了创新的代价，击穿了约束创新能力的对金钱和时间投入高的天花板。这样，竞争就不再是谁更便宜，而是谁能快速且稳定的解决别人解决不了的问题，那么这个新的竞争领域的“第一性原理”上会催生更健康的产业变革，而这个智慧培育系统则是降低创新的试错成本，缩短创新周期，将创新探索过程资产化，有效的释放了创新潜力。使得企业有能力差异化竞争，有资本进行人才结构升级，避免内卷。

这种分化如同热带雨林中的物种演化，它没有单一控制中心，不同企业围绕各自的制造数据持续优化，形成难以替代的专业节点。设备商、材料商、零件商通过数据交换相互依赖，生态结构随之从中心辐射转向网状协同，整体比部分之和更强大、更可持续‌。

SynaCore以数字智能驱动真实制造为愿景，让制造更可持续，帮助每一个有自己创新实力的参与者生长出自己最独特的竞争优势，共同繁荣。

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根据星空娱乐棋牌城官网的市场观察，NASA近日发布了小企业创新研究/小企业技术转让SBIR/STTR第一阶段资助公告，其中一项子课题编号为AERO.5.S26B，名称是：通过新型建模与实验方法加速新材料开发。

这项资助的背后，是一份2018年启动的由普惠公司牵头、超过450位专家参与完成的研究报告——《2040年愿景：材料与系统集成化多尺度建模与仿真路线图》。

该报告指向的问题，跟每一个做增材制造材料开发、零部件生产的企业都有关，涉及到未来的材料研发到底怎么搞？为什么要从做实验反复试错的模式转向性能预测模型？增材制造在这个过程中扮演什么角色？

本期谷·透视文章试着把这些问题讲清楚。

图片由AI生成

 子课题支持什么技术？

AERO.5.S26B是NASA面向小企业的一项技术征集，聚焦的主题是如何用新型建模和实验方法，把新材料的开发周期压下来。

NASA在公告中明确列出了一些重点关注的材料体系和技术方向，但实际范围不限于此。

高温合金

包括GRX-810及其他镍基氧化物弥散强化（ODS）合金，还有对氧敏感的铌基合金。

形状记忆合金

NASA特别提到两个方向。一是高温形状记忆合金的创新加工与成形技术，需要通过实验与计算相结合的方法，研究晶粒结构及微观组织随冷/热加工、热处理、压缩比的变化规律，同时要解决铸锭表面处理问题，防止加工过程中的开裂和材料损失。二是利用增材制造来稳定形状记忆合金的响应特性。

增材制造

本身就是一个独立的技术方向，涉及无损评价与表征，包括原位监测。

结构复合材料

包括无损评价与表征，以及涵盖所有相关尺度及其跨尺度的非线性模型与模型应用。

环境屏障涂层（EBC/CMC）

需要捕捉真实微观结构特征的多物理场模型，通过部署机器学习和人工智能提高模型的可访问性，以及建立氧化性物质的传输模型。

材料信息学

包括用于高通量材料模拟/发现的人工智能体、自动化材料数据库管理、以及面向多尺度材料模拟的数据分析/可视化工具。

计算建模

包括新颖的多尺度和多物理场建模方法、用于创建高保真仿真代理模型的机器学习方法、以及自动化现有建模工作流程的人工智能技术。

从技术分类上看，这个子课题属于一级分类TX12（材料、结构、机械系统与制造），二级分类TX12.1（材料）。

 NASA为什么设这个子课题？

NASA在公告中谈到，当前材料研发面临的其中一个瓶颈，是从新材料的筛选、设计到最终适航取证的周期太长，满足不了未来航空系统快速迭代的需求。加速材料开发，需要表征/测试技术和多尺度建模技术的进步。这些建模方法要综合利用基于物理的以及数据驱动（AI/ML）的手段，跨越多个时空尺度，涉及高通量计算、数字化工作流、辅助工具等。

这个判断背后有一个重要依据。2018年，NASA资助了一项研究，目标是为集成化、多尺度的材料与系统建模定义一个25年的目标，以加快未来航空系统创新的步伐并降低成本。这项研究的结果就是《2040愿景：材料与系统集成化多尺度建模与仿真路线图》报告(下文简称：2040愿景报告)。

这份报告明确了多尺度建模领域面临的关键技术空白，主要有五项：

• 连接不同尺度的物理模型发展不足
• 无法在适当的时间和尺度上进行实时表征
• 缺乏能够桥接不同尺度的优化方法
• 缺乏计算输入敏感性和传递不确定性的模型
• 缺乏验证与确认方法及数据

AERO.5.S26B这个子课题，正是鼓励小企业提交针对以上技术空白的创新项目提案。

 2040 愿景是什么？

我们先从这份报告发现的一个重要问题开始说起。

2040愿景报告指出，当前的材料与结构设计之间存在着脱节的情况，也就是说，材料科学家和结构工程师是分开工作的。材料科学家负责设计材料，研究工艺、微观结构和性能之间的关系。而结构工程师负责用材料设计，他们用测出来的材料属性数据去设计零部件。这两个视角在现实中很少真正融合。

此外，航空航天产品开发生命周期包括概念设计、详细设计、制造、认证、运行、报废。在这个周期内的‍各阶段都是线性推进的，每个阶段的输出作为下一个阶段的输入，信息传递是单向的，迭代成本很高。

这种模式会带来两个问题。首先是，从材料研发到产品应用周期过长。其次是，愿景报告指出，约40%的实验数据只用一次就被丢弃，无法重用。

基础以上判断，2040 愿景提出的目标是，聚焦于集成化、多尺度材料与结构建模与仿真，为未来航空航天系统的材料与产品研发指明方向。愿景报告提出，到2040年，建立一个“信息-物理-社会”生态系统。在这个生态系统中，计算材料工具与结构工程工具深度融合，数字线索贯穿从材料设计、工艺开发、零部件制造到系统集成的全供应链。

如果通俗地理解，这个愿景是希望实现用模型代替大量的物理试错，用数据贯通原本孤立的研发环节，让不同领域的工程师在同一平台上协同工作，从而以更快的速度、更低的成本，设计出“刚刚好”满足特定需求的材料和产品。

 终极目标与形态

如果用一句话概括终极目标：通过集成化的多尺度建模与仿真，显著加速航空航天材料与产品的创新步伐，同时大幅降低研发成本。

为了实现这个目标，愿景描绘了一个具体的最终形态，具备六个特征。

终极形态的六个特征

来源：NASA Vision 2040 Report

可访问性：模型、方法、工具、工作流和信息，能够被不同角色、不同技能水平的工程师广泛获取和使用。

自适应性：模型能够灵活跨越不同的长度和时间尺度，适应不同水平的保真度要求，并在需要时快速“放大”或“缩小”观察视角。

互操作性：平台之间依赖开放标准和通用格式，实现“即插即用”，模型与数据之间无缝衔接。

鲁棒性：模型具有坚实的物理和机制基础，能够在多种环境下提供带有量化不确定性的准确预测。

可追溯性：知识管理体系确保从设计到处置的全生命周期数据具有一致性、可追溯性和可重用性。

用户友好性：先进的人机交互界面提供直观指导，辅助工程师完成复杂的建模与决策任务。

在这个生态系统中，材料、工艺、设计、制造、结构分析的建模与仿真工具将无缝交互，能够预测从原材料到零部件再到产品层级的微观结构与性能演化。基于计算链接的模型化定义将成为标准，附带完整的校准、验证与不确定性信息。全生命周期数据的捕获、分析、传播与维护将自动完成，信息不再丢失。

值得注意的是，这份报告明确将增材制造材料纳入其中。报告原文在论述颠覆性制造技术时，专门提到了增材制造，并指出其材料性能依赖于工艺路径，这正是多尺度建模和路径依赖建模要解决的关键问题。

 航空航天制造业将获得什么竞争力？

那么，当愿景实现后，航空航天领域的制造企业将获得什么样的竞争力呢？对此，报告列出了几个方向。

第一，极大提高材料数据和设计工作的可重用性。

报告援引一项调查指出，目前约40%的材料测试数据仅使用一次就被丢弃。2040年的生态系统将避免此类数据浪费，释放资源用于真正增值的工作。

第二，提高工程工具和投入的回报率。

当前，不准确的材料数据和不够标准的模型，限制了政府和企业对计算工程工具重大投资的有效性。未来的生态系统将提供可追溯、有谱系的数据，以及经过验证的模型，使设计人员能够用最佳资源产出最优设计。

第三，缩短上市时间。

新设计可以通过建模与仿真更快速、更准确地完成开发和迭代，从而从概念无缝过渡到制造和认证。

第四，大幅扩展设计空间。

利用新颖的多尺度优化方法，尤其是概率性的、路径依赖的建模方法，可以探索传统经验方法难以触及的设计可能性。报告特别指出，这对增材制造尤其重要，因为增材制造的材料性能完全依赖于工艺路径。

第五，培养高技能的劳动力。

未来的工程师将具备掌握集成化、多尺度建模及实验方法全部价值所需的技能。

当前材料设计与2040年愿景相比有哪些不同？

报告不仅提出了材料设计与产品设计的未来愿景，还分析了当前材料设计模式与2040 目标之间的差异。总结下来，可以从以下五个维度进行对比。

设计理念：当前，材料设计和产品设计是分离的，作为两个独立的过程进行。2040年，两者将紧密连接，实现对材料、产品和制造工艺的并行设计与优化。

设计流程：当前是线性的，各阶段分段进行。2040年是多学科协作的、迭代的、并行的。

工具与方法：当前是领域特定的，工具和平台之间缺乏连接性和互操作性。2040年将使用通用语言和可互操作的工具，确保信息流的可访问性、可重用性和易流通性。

材料属性获取：当前依赖经验测试，生成静态的设计曲线。2040年将使用基于模型的定义，材料属性成为动态输出，能够响应设计过程的变化。

产品认证：当前严重依赖物理测试，每个步骤都需要昂贵的实物验证。2040年将主要依赖仿真，物理测试仅作为补充。

 具体要怎么做？

报告将所需的工作组织为九个相互依赖的关键要素。

模型与方法论：发展确定性、概率性、基于物理或数据驱动的多尺度数学模型与算法。

多尺度测量与表征工具及方法：建立与模型紧密耦合的实验表征与验证方法。

优化与优化方法论：开发能够处理多尺度、多物理场耦合设计问题的优化算法。

决策制定与不确定性量化及管理：建立量化、追踪、管理不确定性的方法，支持风险决策。

验证与确认：形成面向多尺度/多物理场模型的V&V标准与协议。

数据、信息学与可视化：构建贯通实验、仿真、制造全链条的数据基础设施与可视化工具。

工作流与协作框架：建立自动化的计算与实验工作流，以及跨组织、跨学科的协作机制。

教育与培训：培养具备多尺度建模、数据分析、机器学习等技能的下一代工程师。

计算基础设施：发展适应于千万亿次甚至更高性能计算架构的软件与硬件环境。

针对这些关键要素，报告识别了118项技术差距，并提出了180项推荐行动，按近期、中期、远期安排推进。这些行动包括建立公共数据标准与“金标准”数据集、推动机构间联合资助与协作、开展示范项目验证集成化设计的经济效益、改革大学课程与培训体系等。

报告特别指出，仅靠技术突破远远不够，文化层面的转变同样关键，工程师需要愿意共享数据、协作开发、接受基于模型的不确定性决策。这正是教育与培训被列为关键要素之一的原因。

 子课题对2040愿景的回应

通过以上对《2040愿景：材料与系统集成化多尺度建模与仿真路线图》概览的了解可以看出，AERO.5.S26B这个子课题在技术方向上覆盖了愿景报告中两个关键要素的具体要求。

实现2040愿景所需的要素
来源：NASA Vision 2040 Report

在模型与方法论方面，子课题要求发展基于物理和数据驱动的多尺度建模方法。在数据、信息学与可视化方面，子课题要求开发材料信息学、高通量计算、自动化数据管理和人工智能辅助工作流。

 起底未来15年的竞争力逻辑

把前面这些内容过一遍可以发现，航空航天制造业对材料开发与零部件供应链企业提出的竞争力要求正在发生转变，同样的转变可扩展至汽车制造、医疗器械制造、核工业制造等多个先进制造领域。

材料开发企业的竞争力，正在从做出来转向算出来

传统上，一家材料公司的竞争力在于通过大量实验迭代找到可行的成分和工艺窗口，人无我有，将获得一定优势。但2040愿景报告指向的一个明显趋势是，未来的门槛正在从试错向算出来迁移。也就是说，能不能在新材料真正上机之前，就用模型预测它在特定工艺下的微观结构、力学性能、以及在服役环境中的退化行为。

高端制造业的采购标准，正在从看测试数据向看模型可信度延伸

航空航天主机厂是这套方法论最早的推动者。一旦2040愿景实现，他们对供应商的评估标准很可能会发生变化，不再只看供应商提交的测试数据，还会看供应商用来生成这些数据的模型是否经过验证、数据是否有完整的谱系和可追溯性。数字产品护照，正是实现这种“可追溯性”的技术载体。

汽车、医疗行业虽然工况不同，但逻辑是相通的。任何需要在不确定条件下保证安全性和可靠性的领域，最终都会走向仿真主导认证这条路。

增材制造更需要多尺度建模和不确定性量化

传统工艺的材料性能相对稳定，可以用经验数据描述。但增材制造不一样，在制造过程中的扫描策略、沉积路径、热历史、后处理，每一个环节的变化都会改变最终的材料性能。传统经验方法积累的数据很难跨设备、跨批次、甚至跨模型复用。多尺度建模试图把“工艺-结构-性能”之间的关系用数学模型描述出来，而不是依赖某台设备上跑出来的几组数据。

在增材制造技术迈向批量生产及产业化应用的当下，每位利益相关者都不再是局外人，这些转变值得每位相关者思考怎样积累与管理企业数据资产，怎样布局性能预测模型与仿真能力。

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增材制造正从原型制造迈入终端零部件的批量生产。在航空航天型号件、医疗植入物、散热器、3C表壳等制造领域，3D打印已占据一席之地。

然而，在实际生产中，增材制造技术仅仅能够把零件做出来、看看样子是远远不够的，零部件还需要在其全生命周期中可靠地承担使命。

碎片化的数据、不一致的文档记录、复杂的认证要求，使得利益相关方难以满怀信心地验证和规模化应用增材制造部件。信任，仍是制约这项技术大规模应用的挑战。

那么，如何建立起用户端对增材制造规模化应用的信任？根据星空娱乐棋牌城官网的市场观察，增材制造部件数字护照是其中一个关键解决方案，并已在全球范围内建立起共识。

本期谷·透视，我们将以新加坡增材创新中心和A*STAR新加坡制造技术研究院推动的数字护照项目为切入点，探讨数字护照的意义，以及全球范围内正围绕这一概念展开了哪些行动。

增材制造零件数字护照数据文档
来源：NAMIC
由AI生成

 什么是增材制造零部件数字护照？

简单来理解，数字护照是一个结构化的、端到端的产品生命周期数字记录。它包含了从增材制造零部件的设计、材料、工艺参数，到后处理和检测的全流程数据。

“ 3D Science Valley 白皮书 图文解析

”

建立数字护照，是让增材制造零部件实现数字化可追溯性、互操作性和质量保证的关键所在。而这三点，恰恰是建立应用端信任的要素。

目前，新加坡增材创新中心和A*STAR新加坡制造技术研究院正通过NAMIC资助的标准开发项目，推动建立一个可以记录增材制造部件数据的全面数据框架。

该项目的目标非常明确，即，定义一种结构化的标准化方法，用于从产品生命周期开始到结束的全程数据文档化。

增材制造零件数字护照中的潜在信息类别
来源：NAMIC

 为什么需要全面数据框架？

如今，存在于增材制造供应链中的普遍现象是，上下游经常使用不同的数据格式与流程。这将导致不同环节中需要重复开展鉴定工作，进而导致整体效率低下，在航空、医疗等高监管领域尤其突出。

项目正在开发的框架模板，将通过以下方式应对挑战：

定义标准化数据类别：覆盖增材制造工艺全周期。

实现透明与互操作：打通设备、软件和利益相关方之间的数据壁垒。

提供基准模板：帮助企业简化从设计到制造的流程。

这样做的好处是显而易见的。因为所有碎片化数据将被转化为一致且可用的结构。这套统一的数据标准，相当于为整条增材制造供应链建立了一套通用的“普通话”，让不同环节之间的对话更加流畅。随之而来的，是可追溯性和认证工作变得更高效、更可靠。

 数据框架与数字护照是什么关系？

该框架是数字护照的地基。

有了共同的结构，增材制造供应链才能更轻松地实施数字化系统或流程，从而整合并共享整个价值链中的可信数据。

在增材制造供应链中的多个利益方都将从中受益。比如说，对制造商而言，意味着减少与鉴定和认证相关的时间和成本；对监管机构而言，将获得更高的一致性和透明度；此外还将促进企业在进行跨国合作时的信任。

值得一提的是，除了质量保证，数字护照还支持生命周期跟踪，包括维护、维修和可持续发展报告。这些是当前制造业绿色实践中优先级最高的事项。

最终，这套体系将促进应用端对增材制造建立信任，推动该技术迈向广泛的工业应用。

星空娱乐棋牌城官网了解到，这一项目还有一个更深层的目标：推动该框架与新加坡标准及国际标准对接。NAMIC及其合作伙伴已邀请利益相关方贡献见解、验证方法并探索试点实施。通过共同开发，行业可以塑造一个实用、可扩展且具有全球相关性的基础。

随着增材制造进入下一阶段，信任将成为其成功的决定性因素。由标准化数据框架支撑的数字护照，为实现这一目标提供了一条强有力的途径。

 科学谷·视界

如果放眼更广泛的全球制造业，可以说2026年是数字护照具有分水岭意义的一年。这一年，数字产品护照（DPP）不再只是极少数头部企业的技术实验，而是成为了全球高端制造业的通行证。

全球版图：多方势力的共振

目前，全球制造业围绕数字产品护照的行动已形成多维矩阵。

在政策端，欧盟《可持续产品生态设计法规》（ESPR）在 2024年7月18日正式生效，是建立数字产品护照 框架的底层法律依据。该附件I 规定的20类核心参数，如果映射在增材制造领域，就相当于将黑盒制造推向透明制造。以其中第10类参数再生材料为例，这意味着数字护照中需要披露粉末的循环次数及对疲劳强度的影响，将不透明的工艺转为合规数据，这对制造商的生产全流程数字化提出了极高要求。该法规形成了一道无形的全球高端供应链数字贸易壁垒。增材制造技术的数字化基因如被充分利用起来，跑通自证体系，将形成信任溢价，在高监管行业中将尤其明显。

在标准端，DNV（挪威船级社）基于DNV-ST-B203增材制造金属零件标准和DNV-RP-B205增材制造受控数字化生产实操指南，为行业提供了从零件认证、材料验证到数字库存管理的标准。这一系列行动不仅实现了分布式制造环境下物理零件与数字配方的一致性对齐，更将原本碎片化的生产数据转化为全球能源供应链公认的质量信用，为增材制造在高监管行业的数字化转型提供合规路径。

在产业落地层面，空客与壳牌等终端巨头，则通过适航认证数字化与数字仓库建设，倒逼供应链完成从交付零件到交付数据的跨越。

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在技术底座层面上，SynaCore 深核智能AM-DT数字孪生软件，提供“增强型”产品数字护照（DT-Enhanced DPP），将数字孪生的预测性数据内嵌为护照的固有组成部分，通过直接零件标记将唯一标识（如数据矩阵码或QR 码）嵌入零件实体，链接至从原材料、工艺参数、后处理到服役性能的全生命周期数据的数字孪生增强护照，用户扫描零件即可访问其完整的”数字基因图谱”，不仅知道材料批次，更知道机械性能预测。

2026，数字护照已成为必修课

步入2026年，数字护照从自愿性倡议转向了强制性准入。随着欧盟中央注册库（Central Registry）的正式上线，缺乏数字护照的工业零件在国际贸易中正面临前所未有的合规风险。与此同时，数据的互认性成为亟待解决的话题。

在数字护照领域，中国展开了行动。2026年3月，全国数字产品护照标准化工作组（SAC/SWG41）的成立，标志着我国正式开启了国家层面的数字护照DPP标准建设。这不仅是为了应对欧盟的贸易壁垒，更是为了在“双碳”战略下构建自主可控的绿色供应链。通过与国际标准组织的深度对接，中国正努力确保国内企业生成的数字护照在国际审核监管体系中具备同等效力。

2026年数字护照潮的背后是一场隐藏的制造信用重塑。对于增材制造零部件生产而言，将原本不可见的质量过程转化为全球信任通行证，是迈向全球价值链顶端的进阶之路。

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