同时，原图中的飞溅与羽流信息被弱化，表明模型已有效聚焦熔池核心特征的提取与重构，也体现了采用自编码器（AE）作为上游模型的必要性：通过自编码器对特征进行无监督降维压缩，可有效抑制飞溅、羽流等噪声，在保留熔池完整信息的同时降低学习空间复杂度。由此，将用于熔池特征序列生成的网络定义为生成器，用于孔隙分类的网络定义为分类器。(2) 提出物理引导的熔池图像序列生成方法，通过PG-branch将数值模拟熔池

这种基于物理的求解器生成的预测，在理论上具备跨材料、跨工艺参数的外推能力，区别于纯数据驱动的黑箱拟合。它将设计、材料选择、工艺规划、生产和后处理阶段的数据纳入统一平台，构建可审计的制造设备网络和数据存储系统，为认证机构提供可追溯的数据链路。工业终端用户包括新科宇航（ST Engineering）、阿尔斯通（Alstom）、SBS Trains、Tru-Marine及ELH Tech，涉及航空维修、

过去三年，Chatgpt、DeepSeek、豆包等大语言模型让大众看到了AI（人工智能）的强大能力。但很多人没有意识到的是，这些工具所擅长的生成内容，与制造业真正需要的识别、推理、响应完全是两回事。如果你想知道人工智能在制造业中最有可能全面开花结果的领域会是哪里，不妨想想看，哪项技术或者制造环节目前最依赖老师傅的经验、最说不清楚工艺波动的原因。说到这里，了解增材制造的你，应该已经懂的都懂了吧？关于

通过构建贯穿“材料-工艺-性能”的全链条数据-物理耦合体系，SynaCore将宏观热-结构演化、介观熔池流体动力学、微观晶粒生长与凝固分析集成于同一数字孪生软件AM-DT，其进阶版本AM-DT MAX集成全球唯一的simulation-informed自适应扫描路径（Adaptive Toolpath）与覆盖镍/钢/钛三大体系的AI智能合金（AI Alloy）人工智能合金开发模块，（铝合金及其他材

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与此同时，AI终端、人形机器人、eVTOL、生物医疗等新产业，也正在提出大量新的结构设计与制造需求。而在应用端，企业在工艺选型、产线适配、成本控制等环节积累的实践经验，乃至应用过程中遇到的真实挑战，同样是行业最宝贵的知识资产。从上海到深圳，TCT 展会及同期峰会始终关心的，其实是同一件事：当产业进入新的阶段之后，增材制造还能重新连接哪些行业，又会如何改变未来制造的方式。无论你正在推动技术研发、产品

一是高温形状记忆合金的创新加工与成形技术，需要通过实验与计算相结合的方法，研究晶粒结构及微观组织随冷/热加工、热处理、压缩比的变化规律，同时要解决铸锭表面处理问题，防止加工过程中的开裂和材料损失。如果通俗地理解，这个愿景是希望实现用模型代替大量的物理试错，用数据贯通原本孤立的研发环节，让不同领域的工程师在同一平台上协同工作，从而以更快的速度、更低的成本，设计出“刚刚好”满足特定需求的材料和产品。在

在这个平台的上千万用户中每天都有大量用户想要将自己设计的3D模型打印出来，他们的需求非常明确。同时在行业生态链中，有很多拥有3D打印设备的企业他们希望接到用户更多的订单，Meshy 从中起到桥梁作用，既帮助用户将创意转化为实物，又为厂商提供一些补充订单。我们不仅希望让更多的3D打印用户了解 Meshy这个产品，愿意使用它，同时，我们也希望能够成为一个连接用户和3D打印企业的桥梁，让上下游都受益。我

用户在做一些DIY机器人、无人机，包括碳索科技展台上展示的弓箭、户外用品，改装自行车、轮椅、滑板车，以及康复辅具等，都可以把连续碳纤维增强复合材料3D打印技术运用起来。我们希望将这一技术平权，将连续碳纤维增强复合材料的高强度、轻量化特性带给普通消费者，让教育用户、DIY用户、创客用户也能感受到平价连续纤维3D打印技术的魅力。另一方面也是向市场证明，我们真的能将产品做出来，现在大家可以放心地把这台连