全球多团队合作的AI+AM重磅综述：当AI成为3D打印的大脑，未来技术路线图

本文为AM易道基于原论文的独立解读，含大量观点性（可能有解读错误的）原创表述，部分内容已脱离原文语境。完整技术细节请以论文原文为准，请感兴趣的读者查阅原始文献。以下阅读导图为AI生成。

AM易道学术分享

先说结论：如果您只打算今年读一篇关于AI与3D打印结合的论文，就是这篇。

这是全球20个研究团队联手绘制的一张技术地图。

参与者横跨材料科学、计算机、机器人和制造工程四大领域。

他们给这个领域起了个名字：AI2AM。

我们理解的翻译是人工智能增强的增材制造。

读后感是：

AI要成为3D打印的中央神经系统。

接下来我们把这篇长达数万字的Roadmap拆开，沿着设计、监控、产品开发三条主线，把核心内容讲清楚。

第一条主线：设计与策略

AI正在改变我们怎么想、怎么画

多材料设计的难题：传统优化方法撞墙了

3D打印多材料零件这件事，听起来很美好，在一个零件里同时用金属、陶瓷、聚合物，让不同区域有不同性能。航空发动机的热障涂层、骨科植入物的刚度梯度、软体机器人的刚柔结合，都需要这种能力。

但问题来了。

传统的拓扑优化算法假设材料是连续分布的，像水一样可以平滑过渡。

而多材料3D打印面对的是离散的现实，每个体素(可以理解为3D像素)要么是材料A，要么是材料B，没有中间态。

再加上不同材料的热膨胀系数不一样、弹性模量不一样，界面处还可能出现裂纹和残余应力，传统方法根本hold不住。

Figure 1展示了研究者提出的AI增强多材料设计框架。

左边是参数优化，处理的是工艺层面的变量，比如激光功率、打印速度、层厚。

右边是体素优化，深入到微观结构层面，在每个小体素里决定放什么材料。这两条路径都需要AI来导航。

Figure 2给出了几个已经验证的案例。

(a)是受生物启发的分层复合材料，用机器学习结合仿真和实验来设计

(b)是在刚度和韧性之间找到最优平衡的微结构

(c)是能产生特定应力应变分布的分层材料

(d)和(e)则是4D打印的主动变形结构，AI不仅预测形状，还能反向设计出达到目标形状所需的材料分布。

核心突破在于：AI让我们能在体素尺度上做多目标优化。

你想要这个区域硬一点、那个区域韧一点、界面处不要开裂，这些相互矛盾的需求，AI可以在高维空间里找到平衡点。

传统方法做不到这一点。

生成式AI进场：用对话来做设计

Section 3讨论了一个大家熟悉的方向，用ChatGPT这类生成式AI来辅助设计。

研究者做了一个实验：他们把一个球形点阵结构的CAD模型图片和文字描述输入给AI，然后开始对话。

AI能做什么呢?

Figure 3展示了结果。

第一行是AI根据不同材料生成的点阵概念图：阳极氧化钛合金、高性能陶瓷、弹性体、热解碳。

第二行是AI推荐的制造工艺：激光粉末床熔融、陶瓷光固化、选择性激光烧结。

第三行是AI提出的医疗应用方向：钛合金膝关节假体、陶瓷胸骨-肋骨支架、软体机器人夹持器、碳纤维胫骨支架。

Figure 4更进一步，展示了4D打印医疗器械的概念：

支架在血管里展开、吸水膨胀的半月板修复支架、胫骨缺损填充物、多尺度多材料的骨缺损修复系统。

这些图像很漂亮，AM易道过去也分享过很多类似尝试，但显然目前生成式AI输出的还只是概念图，不是可以直接打印的STL文件。

从概念到可制造模型之间，还有很长的路要走。

研究者说，让AI直接生成带点阵结构、功能梯度、拓扑优化的可打印文件，是当前的技术圣杯。

未来的设计流程可能是这样的，设计师用自然语言描述需求，AI生成初步方案，自动验证可制造性，然后直接输出打印文件。

设计师的角色从手工建模者变成创意指挥者。

多轴打印的切片难题：神经网络来解

传统3D打印是三轴运动，打印头只能上下左右前后移动，材料一层层往上堆。

这种方式有几个先天缺陷，悬垂结构需要大量支撑，层与层之间的台阶效应影响表面质量，而且材料沉积方向和零件受力方向往往不一致，力学性能打折扣。

多轴打印通过增加旋转和倾斜自由度来解决这些问题。

打印头可以从各个角度切入，实现近乎无支撑的制造，还能让材料沿着主应力方向沉积，提升强度。

但多轴打印的切片算法是个大难题。

传统方法依赖高质量的四面体网格，对复杂几何体来说计算量巨大，而且对初始姿态非常敏感，起始位置选不好，优化结果就会陷入局部最优。

Figure 5展示了一个叫S3-Slicer的框架，它用非线性优化来生成弯曲切片层，我们过去和将来还将继续分享更多这类研究。

Figure 6是研究者提出的神经网络切片器。

核心思路是用神经网络直接定义连续的映射函数，把复杂的几何变形表达为可微分的标量场。

这样做的好处是不再依赖四面体网格的质量，优化目标可以直接定义在切片层上，而且神经网络天然适合用现代的随机梯度下降方法来求解。

AM易道认为，这个方向未来可能会产生许多新的设备架构，值得长期关注。

先进材料的AI策略：界面是关键战场

多材料打印最头疼的问题出在结合界面上。

Figure 7把这些挑战摆出来，比如(c)是液化裂纹的形成机制，发生在316L不锈钢和IN718镍基合金的梯度过渡区

(d)是稀释效应导致成分偏离设计值

(e)是316不锈钢到钛合金梯度材料中的高孔隙率

(f)是316L和IN718双金属界面处的残余应力突变。

这些问题的根源在于：不同材料的热导率、热膨胀系数、熔点、弹性模量都不一样，在快速加热冷却的打印过程中，界面处会产生复杂的热-力-化学耦合现象。

传统的均质化模型算不准，而纯数据驱动的方法又缺乏泛化能力。

Figure 8展示了研究者设想的解决方案：

把实时传感设备与计算核心、AI核心耦合起来，形成数字孪生系统。

传感器监测每一层的温度场、熔池动态、成分分布；

计算核心运行物理模型;

AI核心做模式识别和预测。

三者协同，实现对多材料打印过程的闭环控制。

这里有个关键词叫数字冶金，用AI来加速合金设计，为梯度材料的每个成分区域找到最优工艺参数。一些团队已经在做了。

本体论遇上生成式AI：让创意落地

怎么让生成式AI的创意输出符合工程约束?

答案是本体论(Ontology)。

这个词听起来很哲学，但在工程领域它指的是一套形式化的知识表达框架：

把材料属性、几何约束、制造工艺、质量要求等知识用结构化的方式组织起来，让AI能查询、能推理。

Figure 9展示了一个工作流程：

用户输入医疗器械的初始图像和编码，AI通过与本体论知识库对话，逐步细化设计，选择材料、确定制造工艺、优化几何特征、考虑DfAM(面向增材制造的设计)原则。

最后输出的不只是一张图，还有制造指导和质量标准。

研究还详细列出了3D打印髋关节假体和4D打印冠状动脉支架的设计对话过程。

AI能给出具体的建议：钛合金假体的颈部用3-5mm圆角减少应力集中，远端保持实心以确保载荷传递;支架用200微米最小点阵厚度保证可打印性，用径向负泊松比结构实现可逆膨胀。

AM易道认为，这个方向的价值在于：它让生成式AI的输出从漂亮的概念图变成有约束、可验证、能落地的工程方案。

第二条主线：监控与质控—从事后检查到过程中干预

数字孪生不只是虚拟镜像

数字孪生这个概念被说得太多，以至于有些通货膨胀了。

但在这篇论文里，研究者给出了清晰的定义：

数字孪生是物理打印系统的实时虚拟复制品，能够做到双向连接

物理端的传感器数据实时更新虚拟模型，虚拟模型的预测和优化结果实时反馈给物理端。

Figure 10展示了AI驱动数字孪生的研究框架。

左边是物理设备层，包括打印机和各种传感器；

中间是数字孪生层，包括虚拟模型、数据服务、交互接口；

右边是应用层，支持预测性维护、工艺优化、缺陷检测。

Figure 11梳理了当前面临的挑战和潜在解决方案。

挑战包括传感器集成（怎么把各种传感器的数据汇集起来)、模型保真度（虚拟模型能不能准确反映物理过程)、数据安全（云端数据怎么防止被攻击）、实时性（能不能做到毫秒级响应）、互操作性（不同厂商的设备能不能对接）。

解决方案的方向包括用并行系统理论实现物理和虚拟的持续交互;

用大语言模型处理非结构化的制造数据;

用边缘计算减少延迟;

用区块链保证数据完整性;

用标准化数据格式(如STL、AMF)和通信协议(如OPC UA)打破生态孤岛。

在线缺陷检测：单一传感器不够用

3D打印的缺陷类型很多，孔隙、裂纹、表面不规则、层间分层、熔池不稳定……

不同工艺、不同材料的缺陷表现还不一样。用单一类型的传感器很难覆盖所有情况。

Figure 12展示了一个典型的AI驱动缺陷检测系统架构。

数据来源包括摄像头(可见光、高速、近红外)、热成像仪、声学传感器、振动传感器。

这些多模态数据汇入AI模型，输出包括缺陷类型、位置、严重程度。

当前的痛点在于：高质量标注数据太少，而且获取成本很高，很多缺陷需要做微CT扫描才能确认，这又贵又慢。

研究者提出的解决方向包括用生成对抗网络(GAN)和扩散模型合成训练数据;

用迁移学习把预训练的视觉模型迁移到AM领域;

用物理信息神经网络(PINN)把材料行为和工艺物理嵌入到模型里，提升泛化能力;

用联邦学习让不同机构在不共享原始数据的情况下协作训练模型。

实时结构验证：能不能打完直接用?

Figure 13展示了一个愿景：

零件从打印床上取下来，直接进入下一道工序或投入使用，不需要再送去做破坏性检测或昂贵的无损检测。

这个愿景的实现需要在打印过程中就完成结构验证。传统的做法是打印完了再做有限元分析和实验测试，周期长、成本高。

AI2AM的思路是：用数据驱动的缺陷检测结合物理模型，在打印的同时评估结构完整性。

Figure 14给出了技术路径：

底层是各种传感器(摄像头、热成像、超声)，中层是边缘计算设备(在打印机旁边完成数据处理)，顶层是输出判定(通过/不通过)。

这种架构避免了把大量数据传到云端的延迟问题。

研究者还提到了一个混合框架，用U-Net做图像分割识别缺陷位置和大小，然后把缺陷信息实时更新到有限元模型里，预测结构强度。实验表明，这种方法的预测精度在验证拉伸强度的5%以内。

计算机视觉：给数字孪生装上眼睛

Figure 15回顾了计算机视觉在增材制造中的演进历程。

起点是1960年代NASA阿波罗计划用的物理复制品;

1990年代开始用RGB图像和热成像做离线质检;

2020年代进入工业4.0时代，实时视觉数据被整合进控制回路;

现在正在走向AI视觉分析和数字孪生的深度融合。

Figure 16是一个案例研究，展示了基于RGB图像做几何精度评估的流程

拍照→深度估计→点云重建→与CAD模型对比→输出偏差报告。

这类流程正在从实验室走向产线。

闭环打印：让机器自己改正错误

前面说的缺陷检测、结构验证都是发现问题，闭环打印要解决的是怎么纠正问题。

Figure 17展示了闭环3D打印的核心逻辑。

传统的开环打印按预设参数执行，不管实际情况如何，闭环打印加入了传感器监测和AI决策，当检测到异常，比如挤出不足、温度偏高、层错位时，自动调整工艺参数比如挤出速率、加热功率、打印速度。

在4D打印中，闭环控制更加重要。

4D打印的材料会随时间发生形状变化，这种变化依赖于温度、湿度、磁场等外部刺激的精确控制。

如果没有闭环反馈，很难保证最终形状符合设计预期。

Figure 18进一步展示了AI赋能闭环系统的技术栈。

(a)是整体框架：传感器→数据处理→AI模型→控制指令→执行器

(b)是具体的AI方法，数字孪生做虚拟仿真，强化学习做策略优化，支持向量机做分类决策。

研究者也提到了一些新兴方向，比如智能体系统(Agentic AI)，让AI不只是被动响应数据，而是主动规划实验、生成假设、调用物理求解器、根据结果调整策略。

这种方法有望减少对大量标注数据的依赖。

第三条主线：产品开发—AI驱动的应用落地

软体机器人：微小缺陷也是大问题

软体机器人用柔软的弹性体材料制造，能安全地与人体和脆弱物体交互，在医疗康复、食品处理、搜救任务中有广泛应用前景。

3D打印是制造软体机器人的理想方式，可以一体成型复杂的气道和腔体结构。我们过去也大量分享过3D打印软体机器人的文章。

但弹性体材料对打印缺陷特别敏感。

Figure 19展示了典型的缺陷类型，包括挤出不足、气泡、层间粘接不良。

这些缺陷在零件静止时可能看不出来，但当气动驱动器充气膨胀时，微小的孔洞会变成漏气点，直接导致功能失效。

Figure 20是研究者设想的解决方案，一个集成多模态传感、神经网络缺陷检测、自适应控制的闭环制造系统。传感器实时监测打印状态；

然后AI模型识别缺陷类型和位置;

然后控制系统根据检测结果调整工艺参数或进行局部修补。

这里有个关键洞察：

软体机器人的制造不能只关注几何精度，更要关注功能完整性，比如气密性、响应速度、循环寿命。

AI系统需要把缺陷检测和功能验证关联起来。

超材料支架-用AI加速组织工程设计

具有精心设计内部结构的组织工程支架，用于修复骨骼、软骨等组织缺损。

它的设计目标很复杂，既要有合适的孔隙率让细胞长进去，又要有足够的强度承受载荷，还要保证营养物质能扩散到内部。

Figure 21展示了AI在复杂支架设计中的应用框架。

从输入数据（材料属性、几何参数、性能目标）到机器学习模型训练，再到性能预测和结构优化，最后输出可制造的设计方案。

传统的方法是用有限元分析逐个评估候选设计，但这太慢了

一个复杂支架的仿真可能需要几小时甚至几天。

AI的价值在于，用训练好的模型在毫秒级时间内预测性能，从而能在更大的设计空间里搜索最优解。

Figure 22指出了几个需要解决的问题：

数据量不够，需要用有限元仿真生成更多训练数据；

可打印材料选择有限，需要开发新的生物相容性材料；

制造精度不足，需要发展高分辨率打印技术。

研究者还提到了注意力扩散模型和变分自编码器-长短期记忆网络(VAE-LSTM)等新方法，可以减少对大规模数据的依赖。

生物打印：AI覆盖全流程质控

生物打印是用3D打印技术制造含有活细胞的组织结构，是再生医学的前沿方向。

但这个领域的质量控制一直是难题，怎么保证打印出来的结构形状准确、细胞存活率高、批次间一致性好?

Figure 23把AI在生物打印中的应用分成三个阶段：

(a)是打印前优化。用机器学习建立墨水配方、打印参数与最终质量之间的关系模型。这样不用每次都做大量试错实验，AI可以预测什么配方和参数组合最可能成功。

(b)是打印中监控。用卷积神经网络分析实时视频，判断挤出是否正常、有没有层错位、材料流动是否稳定。一旦检测到异常，系统可以自动调整或暂停打印。

(c)是打印后评估。用深度学习分析显微镜图像，自动评估细胞活力、形态、增殖模式。这比人工判读快得多，也更客观。

文章说，AI在生物打印中的应用还处于早期研究阶段，离临床应用还有距离。

但方向是用AI把专家从繁琐的优化和评估工作中解放出来，让他们能专注于真正的科学问题。

自适应超材料：4D打印遇上AI

4D打印是在3D打印基础上加入时间维度，打印出来的结构在外部刺激如温度、磁场、湿度、光照下会发生形状变化。

结合机械超材料的概念，可以设计出负泊松比结构、可调刚度结构、形状记忆结构，用于航空变形翼、软体机器人、冲击防护等领域。

Figure 24是一张信息密度很高的分类图，从四个维度梳理了AI驱动的4D打印超材料：

功能性能-能量吸收、形状恢复、刚度调节等；

结构拓扑-手性结构、负泊松比结构、折纸结构等；

激励类型-热、磁、光、湿度等；

应用领域-航空航天、生物医学、软体机器人等

这个领域的核心挑战在于形状记忆聚合物等智能材料的行为是非线性的、时间依赖的、路径依赖的。

传统的弹性假设根本不适用。

而且4D打印涉及结构设计、材料选择、编程协议、工艺参数四个层面的协同优化，现有的研究大多只关注其中一个层面。

研究者呼吁发展两类新方法。

一类叫物理信息神经网络，简单说就是把材料的物理规律(比如应力应变关系、热传导方程)直接写进AI的训练过程里，这样AI算出来的结果不会违背基本物理定律。

另一类叫神经符号AI，就是让AI既能从数据里学习规律，又能像工程师一样按照已知的设计规则做推理，而且能解释清楚自己为什么这么判断。

这两种方法的共同目标是让AI不只是死记硬背数据里的规律，而是真正理解材料为什么会这样变形、结构为什么会这样响应。

AM易道的几点观察

读完这篇技术路线图，有几个判断想分享：

第一，AI在3D打印中的定位正在发生根本性变化。

过去我们讨论的是AI能不能帮忙做点缺陷检测、参数优化这类辅助工作。

现在的问题变成了没有AI介入的3D打印还能不能做复杂多材料设计?

能不能实现闭环质量控制?

能不能支撑安全关键件的批量生产?

AI正在从配角变成必要条件。

第二，跨学科整合能力决定了谁能跑出来。这篇论文的作者来自材料科学、计算机科学、机器人学、制造工程四个领域。

AI2AM不是某个学科能单独搞定的事情。

对企业来说这意味着需要建立跨专业的团队。

第三，从论文到产品还有很长的路。

这篇Roadmap描述的是技术愿景，很多方法还在实验室阶段。

许多技术不是靠一两个团队能解决的，需要行业乃至全球层面的协作，比如开放数据集、统一技术规范、建立性能基准等等。

这篇论文的价值在于它提供了一张地图，让你看到AI增强增材制造的全貌，以及不同研究方向之间是怎么连接的。

我们理解很多读者每天忙于具体的技术问题和业务挑战，不一定有时间去读完一篇几万字的学术论文。

希望这篇解读能帮您快速把握要点。

最后说句题外话。

我们在整理这篇论文的时候，注意到这是一个全球化合作的研究领域，最前沿的进展真的是得来自不同国家和区域团队的协作。

对于增材从业者来说，技术的尤其是AI的进步不会等人。

但好消息是，它也不会落下真正用心去学习和实践的人。

关注全球化协作和AI进展，是AM易道一直在做的事情，如果您觉得这篇文章有价值，欢迎关注AM易道。