摘要:

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1.文章导读

增材制造技术凭借其快速成形复杂几何结构的能力，正在深刻变革航空航天、交通运输、能源及生物医疗等领域。面向增材制造的合金研发，成为推动这些应用深入发展的关键。然而，传统合金设计体系主要基于近平衡凝固假设，难以适应增材制造的非平衡冶金过程，导致部分商用合金在增材制造中面临裂纹敏感性高、可打印性差等瓶颈问题。近期，苏州大学谭超林教授团队在《极端制造（英文）》上发表了题为“Alloy design paradigms in additive manufacturing: a new era of material innovation”的重要观点文章，系统梳理了增材制造合金设计的范式演进历程，并展望了人工智能与机器人技术驱动的自主AI实验室在未来合金研发中的应用前景。

2.图文解析（创新研究/研究亮点/研究进展）

从第一代商用合金直接打印，到第二代通过合金元素或陶瓷增强相进行改性，再到第三代基于冶金学原理的经验性合金设计，每一代范式都在一定程度上拓展了增材制造合金的性能边界。然而，经验驱动的试错策略仍面临研发周期长、成本高的问题，难以满足高性能合金快速迭代的需求。在此背景下，第四代数据驱动的人工智能辅助合金设计范式应运而生。该范式通过深度融合增材制造的冶金特征与机器学习算法，为专用合金开发提供了创新性解决方案。

图1.增材制造合金设计范式的发展历程

图2. 增材制造合金的早期设计范式

图3. 增材制造材料设计的数驱动机器学习框架示意图

3.总结与展望

展望未来，结合大语言模型和AI驱动自动化实验室的智能设计系统将能够自主、快速地探索针对特定微观结构和性能要求的增材制造专用合金，为航空航天和聚变能源等战略领域提供强有力的支持。

图4. 增材制造材料的AI自动化实验室自主实验框架示意图