原标题：苹果工程师用 AI 赋能“工业 3D 打印”，让成品与设计图差距大幅缩小

苹果公司的工程师确实在探索利用人工智能技术（AI）来赋能“工业3D打印”，以显著缩小打印成品与设计图之间的差距。这一创新举措主要依托于机器学习技术，特别是在预测增材制造（与3D打印技术相似但更工业化）过程中的应用。以下是对这一技术的详细解析：

一、技术背景

增材制造技术，作为一种先进的制造方式，能够按照设计图逐层堆积材料，最终构建出复杂的三维物体。然而，由于增材制造过程中涉及众多变量，如气体、液体和固体的相互作用，以及它们之间的转化，使得预测和控制这一过程变得尤为复杂。

二、苹果工程师的创新举措

1. 机器学习预测增材制造过程：

• 苹果公司的软件工程师Zhu Zeliang Liu与伊利诺伊大学的教授Jinhui Yan组成团队，尝试使用深度学习（deep learning）和神经网络（neural network）来预测增材制造过程中的每一步骤。

• 他们通过合并守恒定律，并用偏微分方程表示，开发了物理信息神经网络（PINN），以减少训练所需的数据量并提高模型的预测能力。

2. 实验验证与成果：

• 团队模拟了两个基准实验的动态，包括固体和液态金属相互作用的1D凝固实验和激光束熔化测试。

• 实验结果显示，他们的神经网络模型能够重现这两个实验的动态，并在NIST Challenge中预测了实验中的温度和熔池长度，误差在实际结果的10%以内。

三、技术影响与应用前景

1. 提高打印成品质量：

• 利用AI预测增材制造过程，可以优化打印参数，减少缺陷，如错位、裂纹、空穴和变形等，从而提高打印成品的质量。

2. 缩短产品开发周期：

• AI辅助的仿真和优化可以显著减少后期物理测试和调优的工作量，大大缩短新产品的开发周期。

3. 推动工业3D打印的发展：

• 苹果工程师的这一创新举措有望推动工业3D打印技术的进一步发展，使其在制造业、汽车工程甚至外太空探索等领域中按需生产零件或产品成为可能。

四、结论

苹果工程师利用AI赋能工业3D打印的技术创新，不仅显著缩小了打印成品与设计图之间的差距，还提高了打印成品的质量，缩短了产品开发周期，并有望推动工业3D打印技术的进一步发展。这一创新举措展示了AI在增材制造领域的巨大潜力，为未来的智能制造提供了有力的技术支撑。