数据驱动的激光增材制造教学新范式：AI与ML技术的融合、应用与挑战

摘要

激光增材制造（Laser Additive Manufacturing, LAM）凭借“分层制造、逐层叠加”的技术特性，成为各个领域个性化、复杂构件高效制造的核心技术支撑。目前LAM逐步向“数据驱动＋智能决策”的现代化制造范式转型，这一转型中，人工智能（Artificial Intelligence, AI）与机器学习（Machine Learning, ML）扮演着关键角色。此时，将AI与ML系统融入激光增材制造课程体系，不仅是高等教育去顺应技术迭代的必然选择，更是衔接高校人才培养与工业需求、解决复合型人才短缺的核心路径。高校传统课程仍致力于“设备原理+工艺操作”的单一知识体系，这导致学生毕业后需长期岗位培训，形成人才培养与产业应用间的“技能断层”。基于此，本文立足智能制造产业发展需求与高等教育教学改革方向，系统分析AI与ML引入激光增材制造课程的必要性；重点从技术赋能与教学革新双重视角，阐述AI与ML对激光增材制造以及教学模式的双重价值；同时，结合高校教学实践现状，梳理融合过程中面临的硬件资源短缺、跨学科师资匮乏、课程体系碎片化、“重算法轻基础”认知偏差等现实问题，最终为激光增材制造相关课程的体系构建、内容设计、实践开展提供可落地的参考方案，助力高校培养高素质工程人才。