Ai Build 推出 Aibuild 2.0：用自然語言直接生成 3D 列印刀路

在大型工業製造車間裡，搞 3D 列印最讓人頭疼的往往不是機械硬體，而是給機械臂寫運動軌跡。

面對動輒數米長的航空部件、金屬焊縫或者建築混凝土構件，工程師通常要在複雜的切片軟體裡反覆調引數，稍不留神撞了噴頭，幾十萬元的材料和機器工時就打了水漂。

英國倫敦的增材製造軟體開發商 Ai Build 最近想用大模型來解決這個問題。他們在洛杉磯舉辦的 RAPID + TCT 2024 上推出了新版雲端軟體 Aibuild 2.0，把生成式 AI 直接接進了工業列印的控制台。

動動嘴皮子，機械臂自己算路徑

這次更新裡最顯眼的功能叫 Talk to AI。官方把它稱為業內第一個能根據具體需求自主生成列印路徑的 AI 助手。

底層它用的是和 OpenAI ChatGPT 相同技術體系的大語言模型。工程師不再需要在一大堆工業引數框裡手動翻找，直接在對話方塊裡打一句「以 2 毫米層高切片這個零件」，系統就會把人話轉換成底層工作流，自動完成切片、軌跡最佳化和列印模擬。

除了動嘴調參，平臺還把所有工藝操作做成了可追溯、可複用的模組。工程師只要定義好一套增材製造策略，下次遇到類似零件，點一下滑鼠就能直接生成可列印的程式碼。

目前這個平臺支援的工藝範圍挺雜，從常見的聚合物擠出、金屬直接能量沉積（DED）、電弧增材製造（WAAM），到冷噴塗、建築混凝土和膏體擠出，不管是多軸機械臂還是大型龍門桁架系統，都能統一排程。

拉來硬體夥伴，連上閉環感測器

光有演算法不夠，還得有機器配合。Ai Build 這次拉來了大型 3D 列印裝置製造商 WASP，直接把對方的 CAREBRO 機械臂列印工具做成數字孿生模型搬進了軟體裡，以此支援 WASP 的顆粒擠出機和陶瓷擠出系統。

在車間實際生產時，軟體通過 Sensor Fusion 感測器融合技術和 AI 演算法，一邊列印一邊抓取感測器回傳的即時工藝資料。要是發現溫度、送進速度不對勁，系統會自動發警報提醒調整，儘量壓低報廢率。

由於直接面向企業級製造，新版本還拿下了 ISO 27001 資料安全認證，並且重新設計了視覺化程式設計介面。福特的增材製造工程師 Nurah Al-Haj-Mustafa 評價說，新版把技術深度和易用性結合在了一起，讓更多非專家級人員也能上手操作。

為什麼重要

我們認為，Aibuild 2.0 最有價值的地方，是把生成式 AI 從辦公室寫文案、做 PPT 的場景，真正推進到了重工業生產的物理世界中。

對一線工廠和工程師來說，它解決的是最現實的用人痛點。工業級大型 3D 列印一直是個重度依賴資深專家調參的慢工種，門檻高得嚇人。如果用自然語言就能自動配置基礎切片邏輯，加上一鍵複用既往工藝，廠區裡的普通操作員也能頂上來，新產品的試製週期會大幅縮短。

從行業格局來看，增材製造軟體過去高度碎片化，買一家印表機就得用一套封閉的專有切片軟體。Ai Build 走雲端平臺加開放硬體數字孿生的路線，通吃波音、福特、尼康等大客戶手裡的不同裝置，看起來正在逼迫傳統列印裝置廠商把封閉的控制系統對外敞開。

不過這裡的隱患也很明確。寫文案的大模型可以說胡話，但工業級列印路徑對精度的容錯率幾乎為零。大模型理解自然語言難免有歧義，一旦把「2 毫米」誤判或者生成了有碰撞風險的插值，造成的物理損壞是不可逆的。工廠在完全信任「AI 一鍵生成」之前，依然得依賴嚴密的前置數字孿生模擬和即時感測器兜底。