近年來，全球流量的井噴式增長，攜手互聯(lián)網(wǎng),、人工智能與云計算的廣泛應(yīng)用,，共同催生了高端制造領(lǐng)域的黃金時代，其中激光技術(shù)作為核心驅(qū)動力,，正以前所未有的迅猛態(tài)勢重塑傳統(tǒng)加工范式。而今，AI人工智能的深度融合,，更是為激光技術(shù)的飛躍插上了翅膀，加速了其創(chuàng)新與變革的步伐,。

本次有幸在百超中國精心籌辦的圓桌論壇盛宴中,，邀請到了激光制造領(lǐng)域的專家——南方科技大學(xué)徐少林教授接受本次專訪,。

徐教授以其深厚的學(xué)術(shù)造詣與前瞻視野，在超快激光微納加工領(lǐng)域深耕多年,，對激光技術(shù)與AI融合的最新趨勢與深層邏輯有著獨(dú)到而深刻的洞察,。此次對話，徐教授將為我們深刻剖析激光與AI如何攜手并進(jìn),，共同繪制高端制造的未來宏偉藍(lán)圖,，引領(lǐng)整個行業(yè)跨越至前所未有的新高度。

隨著人工智能和大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展,，您如何看待激光技術(shù)與AI融合的趨勢,？您認(rèn)為這種融合將如何推動激光技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用？

徐少林：激光技術(shù)雖非新興,，但近十年來的發(fā)展可謂突飛猛進(jìn),。在多個領(lǐng)域，尤其是在制造業(yè)已經(jīng)對傳統(tǒng)制造方法產(chǎn)生了顛覆性的影響,。

與此同時,，AI技術(shù)也正迎來一場前所未有的爆發(fā)式增長，其應(yīng)用場景的拓展與技術(shù)邊界的推進(jìn),，正以前所未有的力度席卷并重塑著各行各業(yè)的格局,。在此背景下，AI與激光技術(shù)的交匯融合,，恰似兩顆璀璨星辰的碰撞,，不僅為激光技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程注入了強(qiáng)勁的動力，更預(yù)示著一個融合創(chuàng)新,、高速發(fā)展的黃金時代到來,。

本質(zhì)而言，AI作為機(jī)器學(xué)習(xí)的集大成者,，雖非我專攻領(lǐng)域,，然我對其在激光微納制造領(lǐng)域的潛力抱有深切厚望。AI憑借其卓越的自主感知,、智能學(xué)習(xí)與精準(zhǔn)決策能力,，為激光制造技術(shù)開辟了新的維度。

激光制造,，這一過程雖表象為光線的舞動,，實則內(nèi)里蘊(yùn)含著振幅、偏振,、相位等錯綜復(fù)雜的物理信息,，其工藝之精妙，非深諳其道者難以窺其全貌。

在激光制造的實踐中,，精準(zhǔn)調(diào)控平均功率、精細(xì)計算脈沖能量,、優(yōu)化選擇波長與重頻等關(guān)鍵因素,，是確保加工質(zhì)量與效率的核心所在。這些參數(shù)的設(shè)定,，往往需要深厚的專業(yè)知識與豐富的實踐經(jīng)驗,，方能洞悉其內(nèi)在邏輯與規(guī)律。

而今,，若能將AI的機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制巧妙融入其中,，使專家的智慧與AI的算力相得益彰，無疑將極大推動激光制造領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展,。

為此,，我們可依托機(jī)器學(xué)習(xí)原理，精心研發(fā)一款高端軟件,，旨在為激光制造從業(yè)者提供精準(zhǔn)的參數(shù)指導(dǎo)與智能決策支持,。此舉不僅將簡化操作流程，提升加工效率,，更有望促進(jìn)激光加工技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的廣泛滲透與深層次發(fā)展,，成為推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要力量。

聚焦于百超中國自動化設(shè)備,，這一融合趨勢的典范更是彰顯了無限潛力與可能,。百超中國，作為激光加工自動化設(shè)備的佼佼者,，其產(chǎn)品在精度,、效率及智能化水平上均展現(xiàn)出卓越優(yōu)勢。在激光技術(shù)與AI融合的背景下,，百超中國的自動化設(shè)備將更加注重智能化,、自適應(yīng)能力的提升，通過集成AI算法,，實現(xiàn)對激光加工過程的精準(zhǔn)控制與優(yōu)化,。

目前在AI與激光技術(shù)的融合中，您認(rèn)為目前有哪些已經(jīng)實現(xiàn)或正在研究的成功案例,？現(xiàn)階段又面臨著哪些技術(shù)挑戰(zhàn),？您認(rèn)為應(yīng)該如何克服這些挑戰(zhàn)，以更好地推動AI在激光技術(shù)中的應(yīng)用,？

徐少林：我們與企業(yè)精英并肩合作,，共同引領(lǐng)一系列前沿項目，旨在彰顯AI與激光技術(shù)融合的潛力。從項目視角深入剖析,，不難發(fā)現(xiàn),，兩者結(jié)合的典范之作正引領(lǐng)著技術(shù)革新的浪潮。

在傳統(tǒng)機(jī)械制造,，特別是模具與刀具加工領(lǐng)域,，傳統(tǒng)機(jī)械加工技術(shù)雖已成熟且廣泛應(yīng)用，但激光技術(shù)近年來異軍突起,，尤其在刀具與模具加工中展現(xiàn)出替代之勢,。傳統(tǒng)方法憑借精確定義的刀具路徑與形狀，確保了模具與刀具的精度與表面質(zhì)量,。然而,，激光加工以其獨(dú)特的物理機(jī)制，對參數(shù)的選擇提出了更高要求,，這些參數(shù)的選擇往往需跨越學(xué)術(shù)與技術(shù)的雙重門檻,。

面對挑戰(zhàn)，我們的研究聚焦于大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的深度融合,，旨在通過解析激光與材料相互作用的物理燒蝕過程及實時測量參數(shù),，為參數(shù)選擇提供科學(xué)依據(jù)。此舉旨在使激光加工過程擺脫經(jīng)驗依賴,，邁向基于物理模型與數(shù)據(jù)模型指導(dǎo)的可預(yù)測,、可靠且簡化的新階段。

研究途中,，我們深刻洞察到技術(shù)突破的核心在于對光與物質(zhì)相互作用深層機(jī)理的透徹理解,。這涉及光子能量向材料內(nèi)部電子能量的微妙轉(zhuǎn)化，進(jìn)而激發(fā)宏觀熱效應(yīng),，以及這些熱能如何精準(zhǔn)作用于材料,，實現(xiàn)其燒蝕與改性。

唯有如此,，方能在構(gòu)建物理模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動模型時,，奠定堅實的基礎(chǔ)，確保模型的精準(zhǔn)性與可靠性,，進(jìn)而賦能非技術(shù)背景人員也能高效駕馭激光加工技術(shù),，推動制造業(yè)向智能化、高效化邁進(jìn),。

AI技術(shù)在激光設(shè)備的智能化控制,、數(shù)據(jù)分析以及自主學(xué)習(xí)等方面有哪些潛在的應(yīng)用？您認(rèn)為這些應(yīng)用將如何提升激光設(shè)備的性能和效率,？

徐少林：我專注于超快激光微納加工領(lǐng)域,，致力于微米乃至納米尺度的精密加工,，涵蓋半導(dǎo)體、通訊和光學(xué)器件等高端制造領(lǐng)域,。

在過去,，這些微納尺度的加工通常依賴于傳統(tǒng)的機(jī)械加工或半導(dǎo)體制程技術(shù)。自2017年回國以來,，我聚焦于推動激光技術(shù)在高端制造領(lǐng)域的應(yīng)用,，旨在解決傳統(tǒng)機(jī)械精密加工和半導(dǎo)體光刻工藝所面臨的制造精度挑戰(zhàn)。

在探索過程中,，我既看到了激光技術(shù)的獨(dú)特優(yōu)勢，同時也發(fā)現(xiàn)了其局限性,。對于追求精密制造的應(yīng)用場景,，激光的可控性相對較弱，難以像半導(dǎo)體工藝或機(jī)械制造工藝那樣實現(xiàn)高度的可控性和可預(yù)測性,。然而,，這正是AI技術(shù)能夠發(fā)揮作用的關(guān)鍵所在。

AI的加持,，有望使激光制造過程變得更加可控和可預(yù)測,，從而讓激光在微納制造領(lǐng)域煥發(fā)新的生命力。我相信,，這對于激光行業(yè)的科研人員和從業(yè)者而言,，無論是在科研探索還是工業(yè)應(yīng)用方面，都將帶來顯著的提升和廣闊的前景,。展望未來,，激光技術(shù)與AI的深度融合將為高端制造領(lǐng)域帶來革命性的變革。

隨著AI技術(shù)的普及和應(yīng)用,，您認(rèn)為激光行業(yè)的人才需求將發(fā)生哪些變化,？對于想要進(jìn)入這一領(lǐng)域的人才，您有哪些建議或指導(dǎo),？

徐少林：對于未來的行業(yè)變革,，我們早已洞察先機(jī)。在實驗室人才培養(yǎng)方面,，我們曾側(cè)重于深化學(xué)生對激光制造過程中激光與材料相互作用物理機(jī)制的理解,，將此作為研究之基石。然而,，近年來,，隨著技術(shù)發(fā)展的潮流，我們逐漸將機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論知識納入學(xué)生培養(yǎng)體系之中,。

正如我之前所述,，預(yù)見未來趨勢,，要使激光在產(chǎn)業(yè)及先進(jìn)制造領(lǐng)域發(fā)揮更大作用，我們不僅需要深入理解激光與材料相互作用的物理過程,，還需從制造過程中激光加工技術(shù)所能實現(xiàn)的確定性制造結(jié)果這一角度出發(fā),，進(jìn)行深入研究。這兩方面的知識對于現(xiàn)代科研和工業(yè)應(yīng)用而言,，皆至關(guān)重要,。

因此，我們的學(xué)生不僅要單純掌握物理機(jī)制,，還需深入理解制造應(yīng)用場景的實際需求,，以此為基礎(chǔ)，培養(yǎng)具備跨學(xué)科知識和創(chuàng)新能力的未來科技人才,。