物理仿真模型赋能增材制造工艺

在制造业情报追踪中，一个显著的信号是人工智能开始深度介入底层物理过程的控制。拓斯达联合飞捷科思发布的Fysiverse工业物理世界模型，直击传统工业仿真物理失真、仿真数据无法真机复用的行业短板。这一技术突破对于3D打印（增材制造）领域具有深远的指导意义。

3D打印通常涉及复杂的非平衡热力学过程和材料非线性形变。传统仿真往往难以精确还原这些特征，导致打印失败或尺寸偏差。Fysiverse搭载的可微分物理仿真引擎，能够精准还原零部件刚度、形变、摩擦等真实物理特征，生成1:1匹配真实工况的训练素材。这意味着，在3D打印之前，可以在虚拟环境中模拟打印过程中的应力分布、温度场变化及冷却收缩情况。这种“高精度物理建模—AI高效训练—真机落地迭代”的模式，能大幅降低试错成本，提高首件合格率。

定制化与具身智能的跨界融合

参考广东群策引入柔性生产线的案例，市场对个性化定制的渴求已成共识。3D打印天然适合小批量、高复杂度的定制需求，特别是在航空、医疗及模具领域。随着具身智能机器人（如卧安机器人OneModel 1.7）的成熟，未来的3D打印车间将由智能机器人与AI系统协同作业。

具身智能不仅实现了“看见并执行”，更升级为“理解并完成”。在3D打印场景下，机器人可以理解复杂的支撑结构设计意图，自主更换不同材质的喷头，甚至在打印过程中根据实时监测数据调整支撑策略。这种“人形机器人 + 3D打印机”的结合，正在改变传统需要专人值守的打印模式，真正实现无人化黑灯工厂的愿景。

新质生产力驱动的产业新机遇

从宏观层面看，2026年上半年制造业利润增长20.1%，其中计算机、通信和其他电子设备制造业增长高达96.9%。这些行业对轻量化、一体化结构件的需求激增，正是3D打印的主战场。同时，新能源汽车工程大会聚焦“三电系统”、“固态电池”等领域，电池壳体设计与制造技术论坛的召开，也预示着新能源零部件的增材制造将迎来爆发。

然而，挑战依然存在。当前3D打印面临的主要问题是规模化量产能力不足和标准体系缺失。依托Fysiverse这类工业物理世界模型，构建标准化的数字孪生环境，有助于建立统一的材料数据库和工艺规范。这将使3D打印从“原型验证”走向“终端制造”，真正释放新质生产力的潜能。

结论认为，未来三年，随着消费级机器人（如启元Q1）的研发投入加大，桌面级与工业级3D打印将在家庭服务和工业装配两端同步发展。掌握物理世界建模能力的制造企业，将在增材制造的新一轮竞争中占据先发优势。

信息来源：中国机器人网、拓斯达官方发布