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作 者

范昊林，劉辰澍，邊世杰，馬長語，黃俊霖，劉軒，Marshall Doyle, Thomas Lu, Edward Chow，陳連義，傅盈西，盧文峰，李冰冰

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機 構(gòu)

美國加州州立大學(xué)北嶺分校，新加坡國立大學(xué)，美國威斯康星大學(xué)麥迪遜分校等

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Citation

Fan H L et al. 2025. New era towards autonomous additive manufacturing: a review of recent trends and future perspectives. Int. J. Extrem. Manuf.7032006.

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https://doi.org/10.1088/2631-7990/ada8e4

撰稿 | 文章作者

01

文章導(dǎo)讀

基于數(shù)字化制造和人工智能技術(shù)快速發(fā)展的背景下，增材制造系統(tǒng)仍面臨知識碎片化、高度依賴人工操作等挑戰(zhàn)，嚴重限制了其自主化運行能力。近期美國加州州立大學(xué)北嶺分校、新加坡國立大學(xué)、美國威斯康星大學(xué)麥迪遜分校等的研究人員合作在制造工程領(lǐng)域排名第一的學(xué)術(shù)期刊《極端制造》（International Journal of Extreme Manufacturing, IJEM）上發(fā)表了題為《New era towards Autonomous Additive Manufacturing: a review of recent trends and future perspectives》的綜述文章，系統(tǒng)性地闡述了自主增材制造(AAM)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)架構(gòu)、知識驅(qū)動、智能預(yù)測、運行驗證及認知決策等前沿進展，提出了基于多源數(shù)據(jù)融合、閉環(huán)控制系統(tǒng)和極端環(huán)境適應(yīng)等發(fā)展思路，對推動增材制造向更智能、更自主的方向發(fā)展具有重要的指導(dǎo)意義。

02

圖文解析

在生成式人工智能時代，人工智能代理的引入為解決增材制造領(lǐng)域的諸多挑戰(zhàn)帶來了新的契機，包括知識碎片化、操作自主性不足以及人工干預(yù)復(fù)雜等問題。得益于大型基礎(chǔ)模型的出現(xiàn)，人工智能代理具備了強大的推理能力，使其能夠自主選擇和運用合適的工具，并通過閉環(huán)控制實現(xiàn)工具優(yōu)化。這一突破性進展有望解決智能增材制造中的工具使用離散化問題，全面提升控制、監(jiān)控和流程的自主性水平。

圖1人工智能代理的采用與協(xié)作。

圖1重點展示了利用人工智能代理的訓(xùn)練與協(xié)作技術(shù)，提升增材制造過程控制的核心方法。其關(guān)鍵在于如何將增材制造硬件與傳感器數(shù)據(jù)有機結(jié)合，并針對復(fù)雜的增材制造過程實現(xiàn)高效協(xié)作。數(shù)字孿生、增強現(xiàn)實和仿真技術(shù)為代理提供了豐富的訓(xùn)練環(huán)境，通過物理驅(qū)動的機器學(xué)習(xí)，代理能夠表征工藝-結(jié)構(gòu)-性能等復(fù)雜關(guān)系，并具備泛化和遷移能力，從而適應(yīng)實際增材制造中的多樣化任務(wù)，例如調(diào)度優(yōu)化、設(shè)計改進、人機監(jiān)控與在線監(jiān)測等。通過多代理的推理、執(zhí)行與反饋機制，代理不僅可以在特定任務(wù)中進行本地化訓(xùn)練，還能實現(xiàn)知識共享。這種仿真與協(xié)作相結(jié)合的技術(shù)路徑，使代理能夠更好地應(yīng)對實際增材制造過程中的復(fù)雜挑戰(zhàn)。

03

總結(jié)與展望

圖2增材制造的未來發(fā)展方向：自主增材制造（AAM）。

本文系統(tǒng)性綜述了人工智能在增材制造領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀，重點闡述了從智能增材制造(IAM)向自主增材制造(AAM)系統(tǒng)演進的發(fā)展趨勢。研究表明，當(dāng)前IAM系統(tǒng)仍存在三個主要局限：一是各個子系統(tǒng)相互獨立，缺乏集成解決方案；二是未能有效利用現(xiàn)有文檔和物理驅(qū)動的先驗知識；三是缺乏高層次控制器，無法基于局部觀察做出全局性決策。

針對這些挑戰(zhàn)，文章提出了AAM系統(tǒng)框架， 如圖2所示。該框架由知識層、生成解決方案層、運行層和認知層四個關(guān)鍵層級組成。其中，知識層通過整合傳感器數(shù)據(jù)、模型、仿真和先驗知識來獲取系統(tǒng)洞見；生成式解決方案層主要通過大型多模態(tài)模型和知識的結(jié)構(gòu)化表示，致力于增材制造過程的學(xué)習(xí)與推理；運行層負責(zé)驗證人工智能代理的性能，并探索其在不同增材制造工藝及生命周期階段的應(yīng)用潛力；認知層則作為高層控制器，賦予人工智能代理感知、推理、規(guī)劃、執(zhí)行和自我反思等能力。這四個層級的有機結(jié)合，最終構(gòu)建成一個完整的端到端自主增材制造系統(tǒng)。

展望未來，AAM系統(tǒng)框架將通過集成人工智能驅(qū)動的認知能力與預(yù)測分析能力，在提升制造自主性、效率和適應(yīng)性方面發(fā)揮重要作用。這一框架不僅能夠提高產(chǎn)品質(zhì)量、降低成本、增強柔性，更為增材制造技術(shù)的下一代發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。后續(xù)研究將進一步探索人工智能在推動制造技術(shù)革新中的關(guān)鍵作用，為實現(xiàn)更智能、更自主的增材制造提供新的思路和方法。

04

作者簡介

范昊林

新加坡國立大學(xué)

第一作者范昊林，新加坡國立大學(xué)在讀博士生、美國加州州立大學(xué)北嶺分校訪問學(xué)者。主要研究方向為數(shù)字孿生以及智能制造，在《Journal of Manufacturing Systems》《Journal of Intelligent Manufacturing》《Materials&Design》等期刊發(fā)表論文3篇。博士導(dǎo)師是增材制造領(lǐng)域的杰出專家傅盈西，新加坡國立大學(xué)機械工程系終身教授及增材制造中心創(chuàng)始主任，發(fā)表文章500余篇，谷歌引用2萬多次。

李冰冰

美國加州州立大學(xué)北嶺分校

通訊作者李冰冰，美國加州州立大學(xué)北嶺分校制造系統(tǒng)工程與管理系終身正教授，主要從事智能制造與增材制造的研究，牽頭承擔(dān)了多項資助項目，發(fā)表期刊論文50余篇、會議論文40余篇。

增材制造鎂及鎂合金：工藝-成形性-組織-性能關(guān)系和內(nèi)在機制

革命性醫(yī)療植入物制造: 生物醫(yī)用金屬增材制造進展

2024

關(guān)于期刊

International Journal of Extreme Manufacturing(《極端制造》），簡稱IJEM，致力于發(fā)表極端制造領(lǐng)域相關(guān)的高質(zhì)量最新研究成果。自2019年創(chuàng)刊至今，期刊陸續(xù)被SCIE、EI、Scopus等20余個國際數(shù)據(jù)庫收錄。JCR最新影響因子16.1，位列工程/制造學(xué)科領(lǐng)域第一。中科院分區(qū)工程技術(shù)1區(qū)。入選中國科技期刊卓越行動計劃二期英文領(lǐng)軍期刊。

期刊網(wǎng)址：

https://iopscience.iop.org/journal/2631-7990

http://ijemnet.com/

期刊投稿：

https://mc04.manuscriptcentral.com/ijem-caep

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撰稿：作者 編輯：梁煜 審核：范珂艷 關(guān)利超

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