播客丨從腦機接口到智能光束，2026激光智造需要跨越的“三重門”

2025年，激光加工行業經歷了前所未有的變革。人工智能與激光制造的深度融合、超快激光技術的商用化加速、以及新型激光器的創新突破，共同推動行業從傳統制造向高端智能制造的跨越。然而，要實現技術引領和產業升級，還需解決核心技術突破、產學研協同機制，復合型人才培養等方面的多重挑戰。

 

張培磊教授

 

本期播客，我們邀請了上海工程技術大學張培磊教授，就上述問題進行了深度討論。過程中，張教授對過去一年行業取得的成果做出點評和分析，并介紹了所在課題組參與“腦機接口”項目的最新進展。同時，他還基于高校的視角，對學生培養、學科教育和產學研協同遇到的問題，提出了見解。

 

 

1.2025年激光加工行業的三大突破 01:35
2.實現“智能光束”的困難和挑戰 13:18
3.大公司VS小公司，數據為王 25:01
4.腦機接口項目：超快激光微納加工 27:41
5.產學研“梗阻點”，國外經驗與國內比較 36:34
6.國內外企業在技術戰略上的核心差異 46:57
7.如何培養行業需要的復合型人才  55:27
8.2026年行業展望 01:07:25
（小標題后的時間，為每一問的回答開始）

掃描二維碼，跳轉播客頁面

 

三大方向突破，重塑產業格局
過去一年，國內激光加工行業發生了不小的變化。張教授將其總結為三個方面的突破，首先是人工智能（AI）與激光加工行業的融合，已從輔助工具上升為智能決策核心。傳統意義上，AI在激光加工中的應用多限于工藝參數優化。但2025年的突破性進展表明，AI已深度滲透到激光加工的全流程中。

 

通過集成AI視覺系統與深度學習算法，新一代智能激光裝備實現了“感知—決策—執行”的閉環控制。在實際應用中，這種智能化的效果顯著：加工良品率提升至99.8%以上，生產節拍縮短30%。更為重要的是，由AI驅動的預測性維護使激光設備的運維模式發生了根本性變革。

 

 

另一方面，超快激光技術也從實驗室走向了產業化應用。長期以來，超快激光（包括皮秒、飛秒）因其“冷加工”特性而備受關注，但高昂的成本限制了大規模應用。2025年，國產超快激光器的量產突破改變了這一局面。國內企業推出的80W紫外皮秒激光器和100W飛秒激光器實現GW級量產，打破了國外壟斷。這些進展使超快激光在半導體封裝、航空發動機葉片加工、新能源電池制造等高端領域實現了規模化應用，成為精密制造的核心工具。

 

最后，新型激光器的研發重點從“高功率”轉向“多功能”。在追求更高功率的同時，行業開始更加注重激光器的多功能性、高穩定性和低成本。萬瓦級單模光纖激光器的出現，使其成為重型制造的“效率引擎”。300W毫焦飛秒激光器則成為半導體與消費電子領域的“精密武器”，能夠加工半導體芯片的微納結構，也可用于手機屏幕等消費電子的玻璃切割。

 

該裝置展示了激光束經由一系列光學元件（包括分束器、空間光調制器及反射鏡）構成的網絡進行定向傳導。這一設計生動詮釋了XLuminA系統如何通過探索海量實驗配置來發現新型超分辨率顯微技術。圖中發光的路徑突顯了系統自動尋優光操控路徑的能力，從而實現了人類研究者前所未見的突破性光學設計

 

回顧過去一年，激光加工行業的技術突破主要圍繞“AI融合、超快激光商用化、新型激光器研發”三個方向展開，徹底改變了行業的生產模式與應用邊界，使激光加工從傳統制造轉向智能高端制造。展望未來，行業的發展趨勢也將圍繞“更智能、更精密、更綠色”展開。

 

張教授談到，作為激光加工領域的研究者和觀察者，他將繼續聚焦基礎理論與應用技術的結合。明年，所在團隊也將在大功率激光-電弧復合焊和超快激光精密加工領域持續發力，開發新型加工技術，為激光加工行業的高質量發展提供更多的創新成果及助力。

 

 

跨學科合作，實現智能光束
隨著激光技術應用的深入，一系列底層科學問題逐漸浮現，其中最核心的是實現“智能光束”——即光束形態、參數根據加工狀態實時自適應調整。這一目標的實現，需要突破跨學科的底層科學問題，涉及光學物理、人工智能、材料科學、控制工程等多個領域。

 

張教授認為，多物理場耦合下的光束動態調控理論是實現“智能光束”的物理基礎。例如，超快激光與材料相互作用的研究仍面臨挑戰：現有模型多基于宏觀熱擴散近似，無法準確描述納米尺度下的電子激發、晶格畸變等瞬態過程。建立多尺度耦合模型，整合密度泛函理論、分子動力學和有限元分析，成為突破這一瓶頸的關鍵路徑。

 

德國卡塞爾大學的研究人員，使用持續時間短至千萬億分之一秒的極短激光脈沖照射物質，并通過頻閃觀測法以慢動作形式觀察其超快動力學過程（飛秒光譜技術）。借助光學合成器，在時間維度上對激光進行波形調控，從而通過定制化能量傳遞實現對超快動力學的精準控制（超快激光控制）

 

“智能光束”要求光束參數調整的延遲，遠小于加工過程的時間尺度（如超快激光加工的時間尺度為飛秒/皮秒，傳統機械調控的延遲為毫秒級）。現有的空間光調制器或衍射光學元件的調控速度雖可達kHz級，但仍無法滿足超快激光加工的需求，如飛秒激光加工需要MHz級的動態調控。

 

此外，光束畸變（如熱透鏡效應、光學元件老化）會導致調控精度下降，需解決動態光束的畸變補償問題。并且，行業還需要開發高速（MHz級）、高精度（亞微米級）的動態光束調控技術，整合全光纖相控陣、超表面器件，同時解決熱透鏡效應的實時補償（如通過AI算法預測光束畸變并調整調控參數）。

 

材料特性的智能表征與工藝-性能關聯，則是實現“智能自適應”的關鍵。傳統材料表征方法無法滿足實時性要求，而在線表征技術又存在數據維度低的局限。同時，現有AI模型多基于相關性建模，難以揭示工藝參數與加工性能之間的因果關系，導致模型泛化能力不足。

 

在歐盟ALBATROSS項目中，弗勞恩霍夫IWS研究所展示了一種用于鋁合金壓鑄件和擠壓型材的工藝穩定激光焊接方法。該技術無需填充材料，能夠在絕對構件尺度上生產出無裂紋、低氣孔率的焊縫

 

最后，“智能光束”還需多源傳感器（如光譜、OCT、視覺）實時采集加工狀態數據，但傳感器噪聲、數據異構性（如光譜數據是1D，視覺數據是2D）、光路干擾（如傳感器信號與激光加工信號的重疊）會導致數據融合困難，影響“自適應”決策的準確性。

 

現有數據融合方法（如卡爾曼濾波、粒子濾波），多針對同構數據（如傳感器的時間序列數據），無法處理異構數據。開發異構數據融合算法，整合深度學習（如多模態CNN、Transformer）與信號處理（如小波變換、傅里葉變換），才能實現多源數據的實時、高維融合。

 

張教授表示，跨學科合作是實現智能光束的前提，未來，智能光束的應用將徹底改變激光加工模式，從人工優化到自主決策，推動高端制造的高質量發展。

 

 

破解產學研梗阻，開創培養新模式
國內產學研模式開展多年，但從實際情況來看，并沒有達到預期效果?，F實情況是，企業與高校在實際需求和人才輸出方面，存在脫節。教師在課堂上傳授的知識是照本宣科，而行業技術發展又日新月異。

 

企業在面試招聘時往往發現，需要投入很大的成本才能讓剛走出校園的畢業生具備崗位所需的技能。與國外成熟經驗相比，國內產學研協同長期面臨“梗阻點”。張教授認為，這些問題主要集中在制度錯配、能力斷層與生態失衡這三個方面，需要通過系統性的改革來破解。

 

張培磊教授陪同學院領導與當地企業開展產教融合專題交流

 

從制度層面看，評價體系的錯位是導致學術產出與產業價值脫鉤的主要原因。當前，國內科研仍以論文為核心指標。而國外一些比較好的機構，非常重視企業與高校的的實際技術合作和人才培養，應用型專業的學科帶頭人一般都具有多年的企業研發和管理的行業經歷，這種差異導致國內高校的成果轉化率一直較低。

 

在利益分配機制上，企業擔憂技術成熟度風險，高校則受困于國有資產流失的顧慮。同時，科研人員參與企業項目時，職稱評審仍以論文為主要標準，這種“雙重標準”嚴重削弱了科研人員參與產學研合作的動力。

 

缺乏專業化的中試平臺，是制約技術轉化的另一個關鍵因素。國內多數中試平臺依附于高校，市場化運營能力較弱，難以有效支撐技術從實驗室走向產業化的全過程。不過近年來，國內企業特別是各領域的龍頭企業聯合國內高校積極參與國家戰略產業的新技術和新產品的開發，建立起一大批中試平臺，極大地促進了高校的先進技術向產業轉化的速度和進度。

 

自主研制國內首套高精度、高可靠性的激光焊接全過程多模態智能檢測系統，結合焊接機理和 AI模型，實時檢測熔深及表面/內部缺陷(如氣孔、飛濺、咬邊等)，解決精密焊接質量精準控形控性的關鍵瓶頸難題

 

在人才培養方面，張教授所在的材料科學與工程學院針對激光智能制造裝備行業復合型人才短缺問題，以產教融合為核心抓手，通過系統性重構人才培養體系、深化校企協同機制、強化實踐創新能力三大路徑，探索出一條可復制的教育改革路徑。

 

學院構建了“產業學院＋聯合實驗室＋駐企培養”三位一體的深度合作模式。與多家行業龍頭企業共建微電子封裝和焊接技術現代產業學院，形成“標準共定、師資共培、人才共評”的閉環機制。企業工程師深度參與人才培養方案制定，例如在電子封裝技術專業課程中，企業技術骨干直接講授《高精度激光封裝工藝》等實戰課程，將芯片封裝中的激光微焊接技術標準轉化為教學標準。

 

在焊接專業課程中，聘請企業技術專家講授《絲材激光增材裝備及技術》課程，一半課時在課堂講授，一半課時進企業實驗室進行實戰，課程考核由企業導師和學校導師共同完成。這些課程與企業深度融合的方式為學生工程技術的積累提供了實際的平臺，提高了激光工程師的培養效率。

 

在該模式下，學院為企業輸送了大批符合崗位實際需求的人才。此外，學院還與上海市激光技術研究所共建聯合實驗室，將企業橫向課題（如超快激光精密加工裝備研發）轉化為研究生培養載體，近五年校企聯合攻關項目累計創造經濟效益超3000萬元，形成“科研反哺教學-教學催生成果”的良性循環。

 

 

總結與展望
AI與激光加工的深度融合將推動激光加工向“無人化”方向發展，超快激光技術將從半導體、新能源擴展到醫療、消費電子等領域，而新型激光器的“低成本化”將進一步推動激光加工的普及。雖然國內激光加工行業面臨著一系列問題，但他對2026年行業發展依然充滿信心。

 

激光作為制造業皇冠上的明珠，其發展水平直接關系到國家高端裝備的自主可控能力。當前，中國激光產業正處在從“規模擴張”向“質量躍升”的關鍵轉折點。唯有以制度創新破除體制機制障礙，以生態重構聚合多方力量，以技術賦能提升創新效率，才能讓實驗室的“第一生產力”真正轉化為產業的“第一競爭力”。