一、前言

在智能化制造的国际大趋势下，进一步抢占先机，发展高端新材料智能制造技术，推动材料产业升级换代，显得尤为急迫。为此，本文从梳理高端新材料制造的特征出发，总结高端新材料智能制造应重点发展的共性关键技术，并提出对策建议，以期推动我国高端新材料智能制造的快速发展。

二、高端新材料制造的特征

（一）材料的高性能制造

材料的高性能制造，要求在材料成分、组织、工艺与性能综合调控的基础上，不断提升材料的综合性能及其一致性，并实现关键构件的几何结构、材料和性能一体化的高性能精密制造，以满足高端装备和先进制造的不断发展要求。

以航空发动机核心零部件复杂空心高温叶片为例，定向凝固技术使合金的结晶方向平行于叶片的主应力轴方向，基本消除了垂直于应力轴的横向晶界，提高了合金的塑性和热疲劳性能；单晶生长技术消除了全部晶界，因而省去了可导致合金初熔点下降的晶界强化元素，实现高温强度和承温能力的提高。在新一代涡轮叶片中，采用双层空心壁冷却技术增加内部的冷却通道，可以进一步提升冷却效率；此外，通过先进的热障涂层制备技术，可使叶片在远高于合金熔点的温度下工作，大幅提高发动机的工作效率，服役寿命增加1倍以上。

（二）复杂构件的整体化、大型化与轻量化制造

轻量化是航空、航天、交通运输、武器装备等领域的重要发展方向。战斗机的重量若减轻15%，则飞机滑跑距离可缩短15%，航程增加20%，有效载荷可提高30%。传统燃油车重量每减少10%，燃油能耗可降低6%~8%，二氧化碳排放降低13%。

轻量化对大型复杂薄壁构件及其成形提出了新的要求和挑战。近年来，随着最大锁模力超过6000 t的超大型、智能化压铸装备获得突破，铝合金车身结构件一体化成型技术取得了进展，极大推动了新能源汽车轻量化的发展。一体压铸不仅颠覆了汽车车身工程的百年制程，也直接推动了免热处理高强高韧压铸铝合金材料的开发应用与迭代升级，极大促进了铝合金材料的创新与发展。

（三）材料、结构与工艺的一体化制造

增材制造技术的快速发展和应用，为高端装备大型关键金属构件的加工制造提供了一种变革性的技术途径。增材制造过程具有独特的超高温微小熔池、熔体强对流等超常冶金条件和超高温度梯度、超快冷却速度等非平衡凝固条件，不仅可以克服传统冶金缺陷，还为突破传统铸锭冶金的合金化限制，设计制造新一代高性能复杂超常合金材料提供了可能。此外，增材制造逐点连续熔凝沉积成形过程中可实现对合金成分、组织及性能的在线精确控制，可在新型高温合金等复杂构件设计与制造、结构功能一体化及梯度材料等新材料加工成形方面，具有对传统技术的颠覆性优势。

（四）高端构件的低成本绿色制造

高端构件除了对高质量、高性能的不断追求外，低成本及低消耗制造也是其核心竞争力的重要组成部分。材料及其加工产业是能源和资源的主要消耗者以及污染环境的主要责任者之一，基础材料产业中能耗高、污染大的制造技术已经成为阻碍社会发展的瓶颈问题，而高端新材料及其构件的低消耗与绿色制造成为推动我国经济高质量发展和“双碳”目标实现的必然选择。

三、高端新材料智能制造研发模式带来的变革与机遇

当前，世界主要先进工业国家正在开展高端构件的数字化、智能化制造加工技术研究，基于数字化和信息化的数字孪生和虚拟制造技术得到越来越多的应用。我国应抓住机遇，发展数据驱动的集“成分设计‒工艺优化‒过程控制”为一体的材料制造新原理和新方法，发展数据驱动的智能加工成形共性关键技术与工艺。

（1）注重发展机遇。目前国际上在基于智能控制的材料加工成形研究与应用方面仍处于起步阶段，开展高端新材料智能制造相关研究，对于促进学科发展，抢占学科国际发展前沿具有重要意义。

（2）应用集成计算材料工程、大数据分析、人工智能等前沿技术，发展高效研发模式，提升原始创新能力，是突破高端新材料制造技术瓶颈的关键。

（3）突破高端新材料智能制造关键技术，建立材料及其构件加工成形过程综合优化、精确控制新原理和新方法，支撑材料产业升级换代和跨越式发展。

（4）促进材料加工‒虚拟制造‒人工智能学科交叉，发展材料加工全过程数字建模与智能调控理论与方法，引领材料加工工程学科发展。

四、高端新材料智能制造共性关键技术的发展方向

目前，高端新材料智能制造的发展重心为融合人工智能与制造技术，突破材料智能制造共性关键技术，构建全生命周期、全流程、多尺度的智能制造系统。材料成形与加工在高端新材料制造中占有重要地位，正在开展智能技术研究的细分领域包括但不限于：铸造、锻造、增材制造、焊接、热处理、半固态成形、热处理、粉末注射成形等。

（一）面向工程应用的材料基础数据库与数据库技术

面向工程应用的材料基础数据库重点包含材料综合性能数据、制造工艺数据、高级计算机辅助工程仿真所需数据、标准数据以及材料供应商信息等，按照统一的数据格式将不同来源的数据存储至永久化内存或云端。材料数据库技术主要包括：数据的自动获取技术、多源异构数据存储技术、材料数据云技术设施、材料数据交换技术等。

总体而言，我国面向材料成形加工的工艺数据库和质量数据库较为稀缺，面向工程应用的材料数据资源整合和数据体系建设尚待发展，材料数据标准规范、权益保障与激励机制尚显不足。为此，今后应围绕材料研发、生产、认证、应用、服役全链条，进一步整合现有材料产业数据资源，开展面向材料研发和制造过程的数据自动抽取、实时采集、高效管理、智能检索与可视化、数据挖掘等大数据技术研发，形成系统化、成体系的材料数据应用产品链，创新突破和持续输出材料数据、关键技术、软件和产品服务，形成面向工程应用的材料数据赋能生态。

（二）高端新材料成形智能设计技术

1. 实验数据驱动的材料成形智能设计

借助机器学习建立材料性能与特征工艺参量之间的映射关系，利用这一映射关系预测未知材料性能，再对新材料的成形工艺设计进行指导，是一种典型的数据驱动的材料成形智能设计策略。有文献提出了一种基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的Al-Zn-Mg-Cu系合金时效工艺参数‒力学/电学性能预测模型，结果表明，与反向传播神经网络结合梯度下降训练算法相比，LSSVM模型具有更好的广义预测能力。面向未来，发展具有可解释性的机器学习方法，发展材料多目标协同优化关键技术，突破复杂材料的多性能需求、内在作用机理复杂等难题，将成为重要发展方向。

2. 集成计算驱动的成形智能设计

作为材料基因组计划的重要组成之一，集成计算驱动成形智能设计在国内外已得到广泛认可。相较于机器学习黑箱模型，集成计算具有物理可解释性，计算方法有明确的数理方程，能够显式指导材料成形智能设计。此外，目前集成计算驱动成形设计在应用中仍然面临一定挑战，如计算量和需要的计算资源需求量巨大，缺乏广泛普适的计算方法，存在跨尺度、多物理场的耦合困难等。因而，未来仍需加强集成计算驱动的成形智能设计计算方法、理论模型和多功能数据库的研发，从而加速实现面向应用的多层次、跨尺度的集成计算材料模拟平台的建立。

3. 工业大数据驱动的成形智能设计

随着第四次工业革命的深入展开，工业大数据日渐成为工业发展重要的战略资源，是推动制造业数字化、网络化、智能化发展的关键生产要素。此外，随着高通量计算和高通量实验的发展，高通量成形技术可以辅助新材料成形数据库的建设，且数据标准统一、数据质量较高。然而，目前存在工业过程全流程、多模态数据采集困难，数据噪声和波动大，数据信息密度低等问题制约了该领域的发展。为此，发展多源异构数据协同挖掘，联合实验、计算和工业生产数据优势，成为未来工业大数据驱动的成形智能设计的重要发展方向。

（三）高端新材料成形过程在线检测与智能感知技术

目前，高端新材料成形过程主要的传感器及测量技术有：①材料塑性成形过程的参数测量；②尺寸测量；③表面粗糙度、表面缺陷及内部缺陷检测；④成形工艺和设备参数测量。

智能感知是赋能机器视觉、机器人、扫描和检测等工业自动化的关键技术之一。高端新材料生产过程智能感知主要包括数据采集网络、大数据分析与挖掘以及感知技术3个方面。数据采集网络由射频识别（RFID）、分布式传感器和物联网技术组成；大数据分析与挖掘包括数据的挖掘‒分析‒融合以及数据存储‒集成；感知技术包括生产状态感知、设备状态感知以及设备之间的智能感知。与国外先进国家相比，我国在核心传感器国产化率、系统集成度、系统稳定性、检测数据服务成形控制能力、“产学研”协同示范应用等方面还存在较大差距。未来，需围绕这些关键问题，针对性开展技术突破，形成高精度快速检测和智能化感知模态。

（四）高端新材料成形过程预测与控制技术

高端新材料成形过程预测与控制技术主要从工业信息物理系统、数字孪生系统以及工业大数据与人工智能3个方面入手，建立起具有动态感知、实时分析、自主决策和精准执行功能的智能成形技术。

1. 工业信息物理系统。面向成形过程的工业信息物理系统主要包含物理系统、信息交互层和信息系统等要素。基于信息物理系统的智能工厂正在引领制造方式向智能化方向发展。

2. 数字孪生系统。西门子公司、通用电气公司等较早将其应用到航空、医疗、能源等工业领域，引起了广泛关注和高度重视。最近，在美国国家航空航天局（NASA）发布的《2040愿景：材料体系多尺度模拟仿真与集成路径》中，提出采用混合数字孪生技术对制造工艺过程进行分析和改进，显示了这项前沿技术在材料成形加工中的巨大应用前景。目前，数字孪生体建模理论与方法有待完善，全流程数字建模、实时仿真、数字主线构建、互操作等关键技术亟需突破。

3. 工业大数据与人工智能。工业大数据技术，包括数据规划、采集、预处理、存储、分析挖掘、可视化和智能控制等，可使材料成形过程相关的各种数据中所蕴含的价值得以挖掘和展现。用于材料智能系统构建的人工智能的核心技术主要包含：深度学习、计算机视觉、自然语言处理和数据挖掘等。模拟、新数据源、互操作性、可视化、仪器、平台等多方面的进步共同推动了上述技术的快速发展。未来，需充分利用集成多学科技术，面向产品全生命周期，发挥连接物理世界和信息世界的桥梁与纽带作用，提供更加实时、高效、智能的服务。

（五）高端新材料智能成形系统

目前，国际上典型的材料智能成形系统有智能增量成形系统、智能无模拉拔系统、智能自动焊接系统、智能粉末注射成形系统、智能轧制成形系统等。构建高端新材料智能成形系统的技术难点在于集成策略的开发和实时信息传递与反馈机制的建设。先进智能成形技术的集成策略要求具有统一的技术衔接标准、可靠的衔接桥梁和高的技术稳定性，而实时信息传递与反馈机制要求各先进技术的时效性，即能在极短时间完成计算与输出过程。因此，攻克上述集成技术难题将成为高端新材料智能成形系统发展的重要方向。

五、发展高端新材料智能制造的对策建议

（一）加强对材料智能制造软/硬件、关键技术与数据标准研究。（二）加强高端新材料智能成形创新体系与创新平台建设。（三）创新人才培养与评价体系，培养学科交叉工程人才。（四）鼓励“产学研”深度结合，破除成果转化壁垒，加快科技成果转化，不断推动和引领传统材料制造行业的转型升级。