“未来”也许比想象中的更近：Nexa3D谈人工智能将如何改变增材制造

导读：人工智能（AI）是一项极具创新性的技术，随着近年来各类制造技术发展地日臻成熟，已经开始有人尝试将AI引入制造行业。增材制造即是其中的一个鲜明案例，那么AI的到来将给增材制造带来什么样的变革？又能否从理想“照进”现实？

2024年2月22日，南极熊获悉，在纽约市的增材制造战略(AMS)（2024年 2 月 6 日至 8 日）会议上， Nexa3D首席执行官 Avi Reichental 发表了题为“人工智能将如何改变增材制造”的演讲。Reichental预测到 2030 年，将会出现两种增材制造公司：那些完全接受人工智能并从中受益的厂商，以及那些破产的公司。此外，Reichental认为这个观点可以无差别套用到其他行业当中。

Reichental从不回避公开做出大胆的预测。不过，这个特定的预测也并非他首次提出。有关人工智能的概念是在 1956 年达特茅斯学院的一次会议上构想出来的，也称达特茅斯夏季人工智能研究项目，这一事件被视为标志着人工智能作为一个研究领域的起源。Reichental 指出：“人工智能是我的时代。一开始，这只是一个概念。我记得十年前在研讨会上用卡片进行人工智能练习，这非常简单地说明了这个概念是如何运作的——但没有无处不在的连接，也没有云平台无限的计算能力。当我们现在作为一家增材制造企业进行内部讨论时，我们就必须重新认识这个概念了，甚至可以不再称其为增材制造，而是数字制造。”

就像增材制造一样，人工智能是一个让人感觉全新的技术领域，但实际上并非如此。在 AMS 最后一天结束时的小组讨论中，在回答观众提问时，一位小组成员引用了 Reichental 关于 AI 的演讲，并表示在他看来，直到“遥远的未来”才会产生影响。然而，即使情况确实如此，那些确实能在未来产生影响的公司也必须提前开始计划前往目的地的行程。

具有象征意义的是，Nexa3D在Formnext 2023 开始之际发布了适用于 XiP Pro 的自动化工作流程软件平台Nexa AI，同时该公司宣布收购 Essentium 。这两条新闻都标志着 Nexa 进入了下一个时代。其存在的阶段——这个阶段的定义似乎是公司采用了新的能力，使其能够最有效地发挥其核心优势。

除了利用 AI 实现工作流程管理自动化之外，Nexa3D 还利用 Essentium 在材料科学方面的深厚专业知识，利用其技术提高产品开发速度。Teipel解释了他对人工智能如何在材料设计中发挥作用的设想：“Essentium 去年发布了两种材料配方，我对我们的团队将其推向市场感到特别自豪。一种是称为 Duratem 的材料，我们基本上采用了 ULTEM（一种聚醚酰亚胺）的化学成分，并使用硅氧烷处理来修改化学成分。基本上，我们采用了聚合物链的刚性部分，并用一些柔性部分将它们分解，从而创建了 ULTEM、航空航天级材料，该材料现在具有延展性并具有一定的弹性，但仍能耐受火焰、烟雾和毒性适航部件的要求。但我们花了大约 18 个月的时间来开发这种材料。为了实现这一目标，我们经历了一大堆定制配方以及所有深入的化学和材料科学研发。通过使用人工智能，我们可以更快地实现这一目标。然后我们可以立即开始专注于材料的实施，以节省制造飞机零件的时间和金钱。”

Teipel 在另一个 2023 年材料发布 Altitude 中描述了类似的场景：“Altitude 是一种聚碳酸酯，因此与安全帽和安全眼镜的材料相同，但它含有紫外线稳定剂、热稳定剂，并且具有抗菌特性——我们将所有这些包装放入材料中以使其可在极低的温度下使用，并可用于无人机等应用。目标是制造一种既低成本又易于使用的材料。但同样，人工智能的使用可以极大地加速我们优化所有这些不同属性之间的比率的进程。”

Reichental 和 Teipel设想将 AI 纳入 Nexa3D 工作流程的方式可能是超前的，但它们绝不是天马行空的想象。原始设备制造商 (OEM) Inkbit使用人工智能进行原位 3D 打印质量监测已经有一段时间了，而麻省理工学院的研究人员最近发布了一项关于使用人工智能进行材料鉴定的研究，其方式与 Teipel 提到的非常相似。

△闭环反馈控制可确保零件始终准确地符合原始 CAD 设计。来源：Inkbit

△来源：《科学进展》

但除了任何特殊性之外，这些高管只是展示了对正在出现的机会的本质的战略把握，Reichental将人工智能的潜力定位提高到与微软相同的位置：“在我从事该行业的二十年里，我们作为原始设备制造商所构建的产品与我们的客户可以成功加入和实施的产品之间存在缓慢的采用、摩擦或障碍点，这与专家、劳动密集型人员有关工作在预处理阶段。这是一个非常陡峭的学习曲线。我们知道，随着时间的推移，有数百家公司想要采用 3D 打印，并将其引入内部，但在六个月或一年内，他们将其搁置一旁。为什么？不是因为打印机无法工作，而是因为他们低估了成功大规模采用打印机所需的复杂性和专业知识。人工智能在预处理阶段就消除了大部分障碍。然后你开始关注打印阶段本身，通过传感器，你可以收集实时数据，对其进行处理，并使你的系统变得越来越智能。我们已经从事3D打印行业了几十年，但生产商并不知道他们打印的是什么。因此，如果打印机突然获得这种能力——如果它们能够学习——产量就会提高。劳动强度与打印零件的比率下降。学习曲线缩小。所有这些都带来了有形的价值。多年来我们一直在谈论希望实现接入民主化，但我们实际上并没有采取太多措施来消除采用的最大障碍。人工智能可以让你做到这一点，这就是为什么我们将其视为新生的驱动力。”

这种确定所涉利害关系的特殊方式特别引人注目，因为这一信息是由两位极其重视人工智能的高管传递的。他们成功执行复杂合并流程的经验实际上可能为继续将人工智能纳入其运营提供相关数据：长远思考、即时学习、不惧怕挑战。

人工智能与增材制造的结合的优化可能确实有着很长的路要走，但这并不意味着原地踏步就能实现这一目标。这里，小编想到最近春节档爆火电影——《第二十条》里的一句台词：所有正确的事情都有代价，但不能因为有代价，就不去做。放到这里，与各位从业者共勉！