（来源：科创中国）

主旨报告环节，中国工程院院士、北京航空航天大学教授王华明作“重大装备高性能金属材料高效增材制造技术”报告，系统阐述钛合金增材制造的变革性突破，通过极端冶金技术实现“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，并强调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新路径。华中科技大学教授李好作“面向增材制造的复杂曲面结构智能设计技术”报告，介绍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，并开发ETop软件系统实现了“亿级自由度优化设计”。

自由发言环节，与会专家围绕增材制造数据的多源异构性、AI驱动质量控制的可靠性与鲁棒性、增材制造“设计—加工”一体化闭环及增材制造闭环智能控制系统等话题，结合研究专长发表各自见解。其中，苏州大学教授谭超林探讨“多传感器融合数字孪生框架的设计与应用”，通过熔池视觉几何特征实时提取、声学信号谱分析与去噪、热像温度场监测三种核心技术，实现激光定向能量沉积局部质量的高精度预测。此外，线上线下专家针对“图神经网络和无量纲学习在增材制造中的应用”展开讨论。

大家一致认为，极端制造能力是战略制高点，需通过超快激光与极端热场调控（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。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。

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5G+工业互联智能产线架构和增材—减材自适应混合加工，进一步加深对军工体系中AI与增材制造深度集成路径的理解与认识。

中国科协科学技术创新部 供稿