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作者：余其芳;唐梓珏;王茂松;高振洋;吴一;李永兵;王浩伟;王洪泽;
单位：上海交通大学材料科学与工程学院;上海交通大学机械与动力工程学院;
摘要：增材制造（Additive Manufacturing,AM）当前面临设计复杂性与可制造性冲突、材料—工艺—性能协同困难、质量波动大及成本高等瓶颈问题。人工智能（Artificial Intelligence,AI）技术为突破这些限制提供了新的解决思路。本文综述了人工智能在增材制造领域的潜在应用，即材料开发、结构设计、工艺优化与智能装备。材料方面，AI通过加速成分设计与几何构型创新显著缩短研发周期。结构设计方面，AI驱动生成式设计与逆向设计，实现结构性能的极限化与创新。工艺优化方面，AI用于工艺参数优化、性能预测以及可制造性设计与误差修正，有效提升了成形质量与尺寸精度。智能装备方面，AI赋能的实时监测与自适应控制正推动增材制造装备向具备感知、认知与决策能力的具身智能方向发展。本文在总结现有成果的基础上，进一步分析了当前AI面临的挑战，并展望了实现全流程闭环的系统集成以及发展自主认知具身智能装备的未来方向，旨在为实现增材制造的智能化升级提供理论参考。
关键词：增材制造;;人工智能;;机器学习;;工艺优化;;材料开发;;结构设计;;具身智能
基金资助：国家自然科学基金项目（52441503,52025058）;; 科技部重点研发计划政府间重点专项（2024YFE0105700）;; 国家科技重大专项（2026ZD16011802）;; 上海市教委“人工智能促进科研范式改革赋能学科跃升计划”重点项目（2024AIZD005）;; 上海交通大学和宁德时代新能源科技股份有限公司联合研发项目“新能源电池9σ工程”的资助
