本次会议汇聚了来自全国多个 YOCSEF 分论坛的学术界与产业界代表，围绕组织发展、学术交流与青年科技人才培养等议题展开深入交流，并完成了新一届学术委员会（AC）的换届选举工作。

在本次选举中，深圳市乐谱兰斯科技有限公司（立谱智造）创始人谭程明，当选为 2025–2026 年度 CCF YOCSEF 深圳非学术界 AC 委员。

CCF YOCSEF（Young Computer Scientists & Engineers Forum）是中国计算机学会（CCF）面向青年科技工作者设立的高端学术与思想交流平台，长期致力于发现真问题、讨论真问题、推动技术与社会的深度连接。

图：现任主席漆舒汉（立谱智造首席科学家）作年度中期汇报

YOCSEF 深圳分论坛作为全国最活跃、最具产业特色的分论坛之一，始终立足深圳与粤港澳大湾区，连接高校、科研机构与产业一线，在技术前沿、产业变革与青年成长等方面持续发声。

“第一次接触 YOCSEF，是在几年前旁听一场论坛。让我印象很深的，不是技术本身，而是大家反复追问：这个问题到底是不是一个真问题？”

图：立谱智造创始人谭程明

作为一家扎根制造一线的创业公司负责人，谭程明长期关注AI技术在真实生产场景中的落地问题。无论是非标零部件的设计、DFM、核价，还是生产协同，技术最终都要回到一个核心命题——能否解决现实中的复杂性与不确定性。

也正因如此，YOCSEF 所倡导的“发现真问题、讨论真问题”，与产业一线的实践经验产生了强烈共鸣。

作为非学术界 AC 委员，谭程明将以产业实践者的身份参与后续论坛与议题策划，重点关注：

• AI 在制造业复杂场景中的可落地性
• 非标零部件与柔性制造的工程挑战
• 工业智能体、工程自动化在一线的真实价值
• 产业问题如何反向推动学术研究与技术演进

立谱智造并不认为产业一定能‘指导’学术，但产业中的大量真实问题，本身就是非常好的研究起点。

立谱智造长期专注于 AI 与工业零部件制造的融合应用，围绕图纸审查、DFM可制造性评估、智能核价报价、工艺编排与生产协同等环节，探索以工业智能体为核心的柔性制造解决方案。

参与 YOCSEF 深圳的工作，也将成为立谱智造持续反思与验证技术路线的重要窗口——在更开放的讨论中，校准方向、理解边界、发现新的可能性。

未来，立谱智造将与 YOCSEF 深圳的学术界与产业界伙伴一道，持续参与公共讨论，推动 AI 技术与制造业的深度融合，为青年科技人才的成长和技术与社会的良性互动贡献力量。

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真正消耗精力的，并不是加工本身，而是大量需要反复判断的小决策。比如：这张图要不要接？这个结构要不要改？这单到底该报多少？插单会不会把交期搞乱？这批件有没有潜在质量风险？

这些问题单独看都不大，但每天会出现几十次。企业的“决策带宽”，就在这些地方被吃光了。

如果你观察一家成熟的大型制造企业，会发现一个特点：很多判断，根本不会发生在生产线上。

例如：

• 图纸进入系统后，已经被规则过滤过

• 报价不是靠人算，而是系统自动核

• 排产不是随便拍板，而是多个方案择优

• 质量问题在工艺评审阶段就被预处理了一部分

这并不是因为人多，而是因为判断被分散在多个岗位和系统中。而在 100 人左右的企业里，情况是不是这样的：判断集中在少数几个人身上？同一个人要反复在不同场景下做决策？每个判断都需要“重新过一遍脑子”？时间久了，问题就会出现：不是判断错，而是判断太多，没有时间想清楚。

如果把制造流程拆细，会发现真正消耗精力的不是加工，而是这些节点：

1. 图纸评估

很多工厂都有类似场景：工程师看图，嘴里说一句：“这个地方有点悬。” 但是：悬在哪里？悬到什么程度？是必须改，还是能试试？

关键信息无法标准化输出，因为全在脑子里。AI在这里做的事情，并不神秘，只是把这些判断拆成了规则：

比如厚度、深径比、倒角、装配公差；和设备能力、历史案例对照；给出明确的风险提示。它不是替你做决定，而是把“模糊的不安感”变成可讨论的信息。

2. 报价计算

在很多中小企业，报价其实是一个高风险动作。不是算不出来，而是：不确定有没有漏项、难度评估准不准、不确定别人是不是报得更低？

在报价环节，AI 并不是直接给出一个“算出来的价格”，而是先把报价这件事拆解成一系列必须被回答的明确问题：

采用什么加工工艺，是否需要多工序组合；零件结构决定了需要几次装夹、是否存在复杂定位；哪些工序本身属于高风险环节，可能拉低稳定性；以及在当前材料、设备和工艺条件下，良率应该落在怎样的区间。

当这些问题被系统性地拆开并逐一评估后，报价不再依赖个人经验的临场判断，而是形成了一套可重复、可校验、可持续优化的判断过程，使报价从“拍感觉”转变为一种结构化决策行为。

3. 排产与插单

当出现需要插单的情况，你就是在赌：设备不会出问题？赌关键工序不会拥堵？赌前面的单子不会延期？

经验丰富的人能或许赌对很多次，但赌错一次的代价却是未知的。所以AI的价值就体现出来了：

• 把不同排产方案跑一遍

• 标出最可能出问题的环节

• 告诉你：风险集中在哪里

最终决策还是人做，但不再是靠感觉。

4. 质量预判

在质量控制上，许多问题并非源于操作失误，而是早在设计和工艺选择阶段就已埋下隐患，例如结构已经接近工艺极限、工艺窗口本身过窄，或对环境条件和设备状态高度敏感。

这类风险在单次判断中往往不易被察觉，但在规模化生产中极易被放大。AI 可以基于历史不良数据和工艺记录，提前识别这些高风险组合，并在生产前给出明确提示。

它无法承诺绝对不出问题，但能够显著减少那些“事后回看本可预见、却仍然发生”的质量风险。

在生产现场，很多精力消耗并不发生在具体加工动作上，而发生在持续不断的判断过程中。大量时间被用于思考：这一步该不该这样做、有没有更稳妥的方案、是否会在后面环节引发问题。

想得多、想得快、想得准，本身就是一种高强度消耗，而且这种消耗往往集中在少数经验丰富的人身上。AI 真正带来的变化，在于把这些反复出现的判断转化为系统行为，将原本分散在个人头脑中的经验沉淀为可被调用的公共能力，并把原本依赖临场反应的决策前移到生产之前。

随着这些判断被系统承接，老员工不再被大量琐碎决策拖住，新员工也能在明确提示和规则约束下参与到决策过程中，整体决策质量因此更加稳定，不再随着人员忙碌程度或情绪状态而明显波动。

这种对判断能力的分摊与缓冲，正是 500 人规模企业具备、而中小制造企业长期缺失的一种运行基础。

对中小制造企业来说，真正的风险往往不在于订单多少，而在于关键判断高度集中在少数人身上。

一旦这些节点出现失误，问题就容易产生连锁反应，而事后复盘又很难沉淀为可复用的方法。AI 的意义，在于让经验不再只存在于某个人的头脑中。

当判断逻辑能够被记录、复用并持续修正时，企业对个人的依赖会逐步降低，决策节奏也会更加稳定，扩张不再完全受限于是否能够找到合适的人。

AI 并不会让一家 100 人的制造企业突然变得“很大”。但它可以做到一件非常现实的事：让企业在每天几十个关键判断上，少犯错、少犹豫、少消耗。

当这些判断不再完全压在几个人身上时，你会发现——

企业看起来没变大，但运行方式已经不一样了。

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本届“同心杯”留学人员创新创业大赛设置了四大赛道，每个赛道各评选产生一个金奖。凭借在AI+制造领域的技术实践与产业落地能力，立谱智造成功摘得“智创未来”赛道唯一金奖。

本届大赛由泉州市委统战部、泉州市委人才办、石狮市人民政府联合主办，以“丝路同心·创赢未来”为主题，汇聚省、市、县相关领导，专家学者，创投机构代表及创新创业团队近300人，共同见证新质生产力在泉州加速集聚。

作为21世纪海上丝绸之路先行区，泉州已连续六年举办“同心杯”留学人员创新创业大赛，持续打造链接全球留学人才与地方产业的重要平台。

本届大赛共吸引来自美国、德国、新加坡等国家及港澳台地区的217个高质量项目参赛，涵盖电子信息、高端制造、新材料、智能装备等多个前沿方向。经过多轮专业评审，最终45个项目晋级决赛。

在激烈角逐中，立谱智造与多家技术领先项目一同斩获金奖。评审专家认为，立谱智造在技术创新性、产业落地能力与市场应用前景等方面表现突出，充分体现了新质生产力的发展方向。

立谱智造长期聚焦智能制造与工业数字化，围绕工业制造场景，通过技术创新与工程化能力，推动复杂制造需求实现落地。

在本届“同心杯”大赛中，立谱智造展示了其在制造体系、技术能力及产业协同方面的综合优势，获得评委与产业界的高度认可。此次获奖，不仅是对立谱智造技术实力的肯定，也体现了泉州制造业向高端化、智能化、服务化持续迈进的趋势。

活动同期举行了成果对接与生态展示。在成果转化环节，15个优质项目完成落地意向签约，合作方向涵盖智能装备、新材料、先进制造等领域。香港科学园、南方科技大学等机构也与泉州达成合作意向。

立谱智造团队在现场与多家创新团队、产业机构深入交流，围绕制造可行性、产业协同、工程转化等话题展开探讨。在立谱智造看来，真正有生命力的创新，必须能够穿过实验室，进入生产体系，并在真实产业场景中持续创造价值。

值得一提的是，在本届“同心杯”大赛前期，立谱智造通过投石的科技便利店对接了石狮励石智能，围绕其在海工装备生产中的复杂工艺与各种痛点，定制化开发了“海工装备AI垂直大模型解决方案”。

项目落地后，该船舶企业的生产效率将有望提升10%以上，迅速成为行业标杆。“如果没有科技便利店，我们根本找不到这么专业的团队。”该船舶企业负责人感慨。

活动期间，中国工程院院士林间作《高科技引领海洋经济的实践与前景》主题分享，“泉州人才港湾计划”等政策集中推介，为科技型企业与创新人才释放出清晰而积极的信号。当天，粤港澳大湾区科技成果转化中心泉州（石狮）分中心正式揭牌，进一步强化泉州与湾区创新资源的联动。

立谱智造将以此次获奖为新的起点，持续深耕智能制造领域，推动技术创新与产业需求的深度融合，助力更多创新成果在泉州落地生根。

以智造赋能新质生产力，立谱智造将与这座“海丝名城”一道，走向更具韧性与创造力的未来。

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为解决这些痛点，立谱智造与哈工大（深圳）人工智能实验室联合研发了 MoE 混合专家垂类大模型，专为定制化零部件生产场景深度优化。与通用AI模型相比，它不仅能识别并理解工业图纸和3D模型，还能直接执行设计优化、成本核算、生产调度、质量检测等任务。

其技术优势包括：

• 核价误差率 ±5%（行业均值 ±50%）
• 设计效率提升 80%+
• 支持私有化部署，数据不出库，保证安全
• 融合CAD建模、DFM分析、报价决策、数控编程等多个工业专家智能体，实现多任务并行处理

这使得立谱智造AI多智能体不再只是一个工具，而是企业的虚拟工程师团队，可以 7×24 小时稳定工作，为全球制造企业提供从创意到交付的全流程赋能。

1. 核心功能与技术亮点

AI 设计建模：从创意到可制造模型只需分钟级

立谱智造的设计智能体支持文本、手绘、2D/3D 图纸等多种输入方式，最快 10 秒即可生成高精度3D模型，并支持 GLB、OBJ、3MF、STL 等主流文件格式，方便直接投入生产。

CAD 参数化建模能力更是行业首创，能在 10 秒内完成简单零件的 CAD 设计，复杂曲面或多层次拓扑结构在 3-5 分钟内完成，支持STEP、STP等格式输出，极大缩短设计周期。

案例：某精密制造企业的一个机械支架零件，原本需 2 天完成 CAD 建模。采用立谱智造AI多智能体后，仅用 30 分钟便生成可制造模型，并在 DFM 审查中优化了两处应力集中点，提升了整体装配精度。

AI+DFM 可制造性分析：提前发现问题，避免高额返工

传统制造中，很多设计缺陷是在生产阶段才被发现，返工成本动辄数十万。立谱智造的DFM评估智能体可在设计阶段自动完成零件的结构分析、加工可行性判断、材料约束检测，并生成优化建议。

• 检测速度：简单零件1分钟，复杂零件10-30分钟
• 覆盖维度：结构干涉、刀具可达性、材料适配性、表面处理可行性等
• 材料与工艺推荐：结合100+材料库与工艺库，自动匹配最佳方案

案例：一家航空零部件厂在机翼支架生产前，通过DFM检测发现3处螺纹干涉问题，提前修正避免了数十万元的返工损失，同时交付周期缩短了20%。

AI 智能核价：从50分钟到5秒的跨越

在制造业，报价不仅是销售环节的门槛，更直接影响客户的成交率。
立谱智造核价智能体可在5秒内基于材料成本、加工时间、人工、表面处理等多维度自动生成精准报价单，并附带成本结构表。

• 误差率：±5%
• 效率提升：较人工报价效率提高99%+
• 个性化规则：可基于企业历史成本与利润模型自定义核价逻辑

案例：一家机械加工厂过去人工报价需50分钟，每天处理10单。引入AI核价后，报价时间降至5秒，每日处理能力可达1000单，订单成交率提升50%。

智能生产与工艺编排：让产能利用最大化

制造过程中的生产计划排布和数控编程往往是高耗时的环节。立谱智造工艺编排智能体可基于交期、物料到货、设备状态、工艺路径自动生成最优排产计划，同时完成刀具选择、加工策略制定和NC代码生成。

更重要的是，它能自动输出标准化作业指导书，包括工步说明、工艺图示、刀具清单和安全注意事项，让车间一线人员直接执行，减少人工传达误差。

案例：某医疗器械厂通过AI自动编程，将数控编程时间从2小时降至15分钟，一周内减少了20%的设备闲置时间，产能利用率提升显著。

2. 通用使用流程示例

• 上传图纸：用户通过平台上传2D/3D图纸（支持DXF、DWG、STEP、STP、PDF等）。
• 自动识别与建模：AI在3分钟内生成可编辑的CAD/3D模型（如果只有2D图纸）。
• 可制造性分析（DFM）：检测产品可制造性，包括潜在设计缺陷，提供优化建议。
• 智能核价：5秒生成精准报价和成本结构表。
• 工艺编排与数控编程：自动生成加工路线、刀具选择和NC代码。
• 作业指导书输出：生成可直接指导车间生产的标准化文档。
• 生产与交付：产成品完成质检后交付，过程数据回流持续优化AI模型。

3. 行业应用：痛点-解决方案-成效

4. 结语

立谱智造AI多智能体不是一个AI工具，而是制造企业的切实可用的解决方案。它用秒级响应、精准核价和全链路优化，让传统制造业摆脱信息孤岛和低效协作的桎梏，向着更高质量、更高效率的智能制造迈进。

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本届大赛以“场景驱动·应用创新”为主题，聚焦人工智能技术与实体产业深度融合，设立通用赛道与专项赛道双轨并行，涵盖智能制造、智慧医疗、数字文旅等八大重点应用领域。其中，通用赛道侧重于技术的通用性与前瞻性，鼓励参赛者勇闯创新边界，挑战行业真实场景中的复杂问题。

整个赛事历时三个月，吸引了来自全国632所高校及近200家企业的4703支团队踊跃报名，角逐人工智能应用创新的至高荣誉。全国总决赛现场共有675支优秀团队通过线上或线下方式参与巅峰对决，赛况激烈、高手云集。

我司科研团队作为通用赛道参赛方，充分展现了“哈工系”在工程能力、算法深度和产业视野方面的独特优势，在强手如林的竞争中一路突围，最终荣获通用赛道全国总决赛特等奖。

本次获奖项目《零件专家》正是基于我司自主研发的“立谱智造”平台构建，项目由焦曙光担任队长，指导教师漆舒汉教授是我司首席科学家，该项目旨在解决非标零部件在设计—制造环节中存在的制图效率低、分析评估难、工艺选型慢、成本不透明等痛点问题。

团队围绕实际工程场景，开发了一套集AI辅助设计、DFM可制造性评估、成本预测核算与决策支持于一体的AI智能体系统。系统背后融合了大模型推理、Agent协作和产业知识图谱，能够在分钟级时间内完成零件分析与制造建议输出，显著提升制造效率与决策质量。

这一成果，正是“立谱智造”将AI技术落地制造现场，推动柔性生产与智能报价的一个关键里程碑。

此次获奖，充分体现了我司在“AI赋能制造业”领域的战略定力与技术积淀。“零件专家”不仅是一项科研成果，更是“立谱智造AI Mulit-Agent”持续演进的重要组成部分。

未来，我司将继续深化“AI智能体+工业场景”的技术路径，打通从设计图纸 → 工艺优化 → 成本核算 → 智能制造 → 快速交付的全流程智能闭环，推动AI技术真正服务于制造业一线，为打造“智能制造新范式”贡献更多力量。

作为人工智能领域的高成长型企业，立谱智造专注于垂直行业大模型研发，核心技术团队来自哈工大国际人工智能研究院团队，已获得多项专利及自主知识产权。

立谱智造基于人工智能大模型，结合制造场景，推出了立谱智造AI多智能体，旨在帮助客户在设计产品外观和结构、评估可制造性、核算成本等方面实现智能化升级。通过数字化系统和云工厂的结合，立谱智造提供了从设计、报价、接单到加工交付的一站式多品种零部件柔性生产智能解决方案。

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什么是粗糙度？

表面粗糙度（Surface Roughness）是描述零件表面微米级峰谷起伏的指标。无论是高精度CNC精密加工零件，还是注塑、铸造后的毛坯部件，都存在肉眼不可见的微观不平整。这些微小起伏会决定零件在摩擦磨损、密封泄漏、涂层附着、疲劳裂纹萌生等方面的表现，因此，精准控制表面的粗糙度，才能确保产品质量达标并延长使用寿命。

举例来说，一套液压系统的阀体如果粗糙度超出设计要求，即使配合尺寸精准，也会因微裂纹导致介质泄漏，降低整机可靠性；而高端光学镜头的镜筒若无法达到Ra≤0.1μm的超精细表面，就会在装配时产生光线散射，影响成像质量。

常见粗糙度参数：Ra、Rz、Rq 与 Rmax

在实际工程应用中，选择合适的粗糙度参数至关重要。Ra（算术平均偏差）通过统计剖面中心线两侧所有偏差绝对值的算术平均，给出整体表面的平均粗糙程度，是最常见的评价指标。Rz（十点高度）更侧重极端峰谷差值，是对最高峰和最低谷距离的平均，适用于关注局部深谷或尖峰可能导致划伤或疲劳的场合。

此外，Rq（均方根偏差）采用偏差平方和的开方平均，对大偏差更为敏感；Rmax（最大峰谷高度）则精确量化测量长度内的最大单次峰谷差，常用于检测单点缺陷。要综合评估零件性能，通常会同时参照Ra和Rz，以兼顾整体平滑度与极端特点。

测量方法：接触式 vs. 非接触式

接触式轮廓仪

接触式轮廓仪以精细探针沿零件表面平稳滑动，将峰谷起伏转换为电信号并记录高度差。其优点在于测量精度高、抗环境干扰能力强；但在对软质材料或涂层表面测量时，需要注意探针力与表面塑性变形的关系，以避免测量误差或表面损伤。

光学轮廓仪与白光干涉

光学测量方法利用干涉原理或共焦显微技术获取三维表面图谱，具备无损、快速、大范围扫描的优势，能够同时捕捉粗糙度、波纹度及走向信息。对于涂层表面或精密电子部件，光学测量是首选方案。

机械比较样板

使用市售或定制的粗糙度比较样板，通过目视或手感比对，可初步判断Ra范围。这种方法简单直观，常用于车间现场快速筛选与返工评估，但仅能给出大致区间，无法替代仪器测量。

制造工艺与典型粗糙度对比

不同制造工艺会在零件表面留下独特的纹理特征，选择合适的工艺是实现设计表面质量的关键。以下为常见工艺与对应粗糙度范围：

• 铸造（Sand Casting）：Ra 12.5 – 25 µm。适合大尺寸、低成本结构件，需后续机械加工提高精度。
• 粗车（Rough Turning）：Ra 3.2 – 12.5 µm。快速去料，但会留下螺纹刀纹，适合作为初步加工。
• CNC精车（CNC Turning/Milling）：Ra 1.6 – 6.3 µm。通过优化切削参数和刀具路径，可实现高一致性和可控性。
• 磨削（Grinding）：Ra 0.4 – 3.2 µm。高精度耐磨件及密封面首选。
• 抛光（Polishing）：Ra 0.05 – 0.4 µm。医疗、装饰件及光学部件常用。
• 研抛/超精加工（Lapping, Superfinishing）：Ra 0.01 – 0.1 µm。航空涡轮叶片与精密光学元件的必需技术。

案例分享： 某航空发动机Ti-6Al-4V高压涡轮盘，经过五轴CNC精车+研磨，Ra由3.2µm降低至0.15µm，疲劳寿命提升25%，大幅提升发动机可靠性。

如何使用粗糙度图表

图表将不同制造工艺与典型Ra值对照，方便设计师与工艺工程师快速对照选型。在初步设计阶段，可根据功能需求决定粗糙度等级；在图纸标注时，参照ISO 1302标准符号，精确标出Ra数值、测量长度与表面走向，确保加工与检验一致。

选型建议： 若零件未承受高摩擦或密封压力，可选用CNC精车满足Ra≈3µm；若需耐磨或气密，则优先考虑磨削或研抛以达到Ra≤0.3µm。

单位与参数转换常用经验

• 单位换算： 1 µm ≈ 39.4 µin；
• 参数近似换算： Rz ≈ 4 × Ra；Rq ≈ 1.11 × Ra；

上述经验公式适用于大多数金属加工场景，可作为初步估算参考，但具体项目中应根据实际测量数据或供应商提供的剖面图进行确认。

表面纹理与粗糙度的区别

表面“纹理”涵盖了零件表面的全部起伏特征，包括粗糙度、波纹度（由机床振动或工件热变形产生的长波起伏）以及走向（加工路径在表面形成的主流向）。而表面“粗糙度”专指那些短波长的微观峰谷起伏，是影响摩擦、密封和疲劳性能的核心指标。要全面评估零件表面表现，必须兼顾粗糙度、波纹度与走向，并在图纸中以ISO符号完整表述，才能真正实现设计意图与加工结果的高度一致。

• 粗糙度（Roughness）： 短波长起伏，决定摩擦与贴合性能；
• 波纹度（Waviness）： 长波长波动，可能影响运动平稳性；
• 走向（Lay）： 加工路径形成的主方向，可影响润滑与涂层附着。

全面评估表面品质时，需同时考量三者，并在工程图中以ISO符号完整表述。

典型行业应用案例

1. 在航空航天领域，某国际发动机制造商对Ti‑6Al‑4V涡轮叶片实施五轴CNC精车加超精密研磨，Ra由1.2 µm优化至0.08 µm。经高周疲劳试验与500 °C抗氧化测试，疲劳寿命提升约25%，避免了因表面微凹陷引发的早期失效。
2. 在医疗器械领域，某三级甲等医院合作项目针对钛合金髋关节假体基座，先经抛光后再进行纳米级喷丸处理，使Ra从0.3 µm降至0.05 µm，并在表面均匀形成直径约5 µm的微凹坑。临床数据显示，患者术后康复时间平均缩短15%，二次手术率显著降低。
3. 在新能源电动汽车制造中，一家头部车企对铝合金电池盒焊接面采用CNC精磨与超声清洗流程，将Ra控制在0.8 µm以内，使密封胶在IP68级防尘防水测试中寿命由500 h提升至800 h以上，显著提升整车安全性与耐久性。
4. 在消费电子领域，某旗舰机型中框经CNC粗车后Ra约1.5 µm，后续两道精磨与阳极氧化处理令Ra达到0.4 µm，并在表面形成柱径约0.8 µm的微柱结构，大幅提升抗划伤与握持手感，跌落测试中划痕率下降30%。

结论与未来趋势

表面粗糙度已从“检验项目”演变为“设计参数”，在智能制造、在线自适应控制与数字孪生技术推动下，未来工厂将实现实时粗糙度监控与闭环优化，从而在提升产品性能的同时，降低制造成本并缩短交付周期。

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在工业制造不断迈向定制化、高端化的今天，一个关键词被反复提及——CNC精密加工。

无论是航天发动机的涡轮叶片、汽车动力系统的高强度齿轮，还是消费电子中微米级的铝壳结构件，这些对精度、效率和可靠性有极高要求的零件，几乎都离不开CNC精加工。

相比传统手工或普通数控加工，CNC精加工是一种由计算机程序控制刀具，以微米级精度对金属或塑料等材料进行切削成型的制造方式，具备高精度、稳定性强、可加工复杂结构、适配多种材料等独特优势。

在“极限制造”的时代，精度不是优势，而是门槛。

2. 为什么选择CNC精密加工？

① 微米级高精度 & 高重复性

• 公差精度可达 ±0.005mm（0.0002英寸）
• 每一个零件都可实现高度一致性，满足高可靠性场景（如航天飞行器连接结构）

② 加工复杂几何结构

• 多轴加工（3/4/5轴甚至6/7轴）可实现传统工艺难以完成的内部空腔、深槽、斜面、薄壁结构
• 典型案例：涡轮叶片、医疗植入物、无人机机身一体壳件

③ 适配多种工业级材料

• 金属：铝、铜、钢、不锈钢、钛合金、镍基合金等
• 工程塑料：PEEK、PC、PTFE、Delrin、Ultem 等
• 复合材料：碳纤维、陶瓷基复合材料等

④ 快速交付，适合打样+批量

• 数字化编程+自动化加工，加工周期大幅缩短
• 比如：电子产品打样3天内交付、汽车零件20天内批量生产

⑤ 自动化与智能化，降低人工与出错率

• 多机联动、自动换刀、在线检测，实现“无人值守”生产
• 智能识别+自适应调整切削参数，提升良品率

3. CNC加工的核心种类与能力对比

4. 核心应用行业案例

航空航天

• 材料：钛合金（Ti-6Al-4V）、Inconel高温合金
• 零件案例：发动机叶片、液压法兰、导流壳
• 工艺特点：要求高温强度+耐腐蚀+一致性，CNC五轴加工为核心手段

医疗器械

• 材料：纯钛、医用不锈钢、PEEK
• 零件案例：髋关节球头、种植牙基座、脊柱植入物
• 加工要求：高表面光洁度（Ra<0.2μm）、无毛刺、超声清洗+无菌包装

新能源汽车

• 材料：铝6061/7075、镁合金、塑料工程件
• 零件案例：电池盒底座、控制壳体、电驱动系统托架
• 工艺趋势：轻量化+结构一体化，CNC+激光焊接联合应用

消费电子

• 材料：铝合金、阳极氧化铝、工程塑料
• 零件案例：手机中框、耳机支架、笔电散热器结构件
• 加工要求：细节高颜值（倒角精细、无刀痕）、装配精度高（±0.01mm）

5. 精密加工的工艺流程与关键技术

① 数控编程（CAM）

• 利用CAD图纸生成G代码，通过CAM软件进行路径模拟
• 自动识别刀路优化、避让干涉、预估加工时间

② 刀具与夹具

• 常用刀具：立铣刀、球头刀、螺旋钻、镗刀（硬质合金或涂层材质）
• 定制夹具：多工位柔性夹具、真空夹具、磁力吸盘

③ 高速加工+热管理

• 高转速主轴（12,000~30,000 RPM）
• 精准冷却系统（内冷+油雾+气冷）保证切削稳定
• 典型参数：进给速度0.10.3 mm/r，切削深度25 mm

④ 表面处理 & 后加工

• 表面处理：喷砂、阳极氧化、电镀、喷涂等
• 后检验流程：三坐标测量（CMM）、粗糙度检测、100%全检（医疗/航天用）

6. 趋势与总结

CNC精加工不仅是制造过程，更是一种高可靠、高灵活、高价值密度的技术平台。

随着AI辅助编程、数字孪生、自动换刀与检测、云制造平台的发展，它正成为柔性制造与智能工厂的核心引擎。

从单件定制，到小批量试制，再到年产百万级零件的稳定交付，CNC精加工正在重塑未来制造的效率边界。

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作为力合科创生态链AI+制造赛道领跑者，公司首次公开展示与哈工大科研团队研发的混合专家垂类大模型，该模型融入了零部件设计、评估、交易、生产等关键环节，面向全球客户提供一站式零部件设计打样和柔性生产。

核心模块技术

本次展会，深圳市乐谱兰斯科技有限公司首次携「立谱智造AI Multi-Agent工业智能体」重磅亮相，荣获GAIE最佳人工智能国际科技创新奖。

展会期间，来自各行各业的领导和嘉宾莅临现场体验了立谱智造AI多智能体，对我们将零件的手绘图或照片分钟内生成3D建模的能力展现了浓厚的兴趣。

同样，我们还为有生产加工需求的嘉宾在现场演示立谱智造的AI实时报价引擎，通过即时反馈精准加工报价，并结合DFM智能评估为客户提供从设计到生产的一站式服务。

展会第二日，我们荣幸得到力合科创领导携多位产业巨头现场”验货”。作为力合科创与哈深资产联袂战略投资并重点孵化的高新技术企业，我们介绍并展示了在AI+制造、柔性生产及上下游供需一体化方面的核心优势，项目背景及战略布局。

在简短回顾了我们在加速产品设计周期方面的过往成功案例后，嘉宾们对公司的整体实力与未来前景表现出了强烈兴趣，也为本次展会增添了更多合作可能。

客户场景体验实证

展会期间，来自国内外高端装备制造业、低空经济产业和智能硬件等行业的嘉宾在现场体验了立谱智造AI多智能体。

某智能硬件企业研发总监在展台体验后表示：”以前设计评审要反复修改几周，现在你们的AI多智能体1分钟就可以给我一套新的可以直接生产验证的设计！”。立谱智造多智能体目前已服务数百家家企业及高校，累计减少设计加工数十万工时。

本次展会我们还有幸被深圳战略性新兴产业第一发声平台“深圳产业会客厅”及深圳市委机关报《深圳特区报》采访。在深圳产业会客厅的镜头前，立谱智造的产品增长策略经理说明并直接演示了AI驱动下的精密零件分钟级建模和AI实时核价功能。

深圳特区报的记者在交流中提到：“用AI代替人工来做精密零部件的设计建模和核价，立谱智造的技术突破正在重构深企出海竞争力，这是深圳培育新质生产力的鲜活注脚”。

关于立谱智造

作为人工智能领域的高成长型企业，立谱智造专注于垂直行业大模型研发，核心技术团队来自哈工大国际人工智能研究院团队，已获得多项专利及自主知识产权。

立谱智造基于人工智能大模型，结合制造场景，推出了立谱智造AI多智能体，旨在帮助客户在设计产品外观和结构、评估可制造性、核算成本等方面实现智能化升级。通过数字化系统和云工厂的结合，立谱智造提供了从设计、报价、接单到加工交付的一站式多品种零部件柔性生产智能解决方案。

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经深圳市南山区科技创新局层层选拔，深圳市乐谱兰斯科技有限公司（品牌：立谱智造）正式从西丽湖人才服务中心“毕业”，并凭借AI驱动工业制造创新的领先实力，成为“模力营”AI生态社区（第三批）入驻企业！从“初创孵化”到“生态共创”，公司始终以技术为锚，叠加政府高校生态赋能，实现跨越式发展！此次入驻标志着公司在人工智能技术创新、产业资源对接及政策扶持落地方面迈入了新的阶段。

• 西丽湖人才服务中心
  • 从0到1：提供免租办公空间、初创政策咨询、产学研对接等基础支持；
  • 资源筑基：链接高校科研资源，助力技术验证；
  • 成长认证：完成孵化考核，获取毕业证书成功毕业。

• AI模力营
  • 生态赋能：开放多家头部企业技术资源，加速AI模型工业化落地；
  • 政策加码：优先享受南山区AI专项补贴、人才福利等产业升级红利；
  • 品牌背书：晋级政府AI创新主体培育库，强化“AI+柔性智造”标杆标签。

自2023年8月成立以来，立谱智造始终以“用科技让制造更敏捷，助力中国产能共享全球”为使命，与哈工大（深圳）智能团队深度合作，打造混合专家垂直模型，赋能工业零部件设计、评估、交易、生产全链路，已实现：

• 产品落地：上线“立谱智造AI助手、工业零部件定制平台、立谱工单”等产品，覆盖国内外超100家客户与40余家科研单位；
• 制造效率：联动110家工厂，实现1小时报价、48小时生产交付，业务辐射北美、西欧等全球市场。

以入驻AI“模力营”为契机，立谱智造将持续聚焦工业零部件AI全链路创新，深化与哈工大（深圳）重点实验室的战略合作，推动“从0到1到N”的制造新范式，助力全球客户降本增效！

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一直以来，深圳国际商会通过举办国际经贸交流、商贸配对、国际商事法律讲座等活动，组织企业参加境内外知名展会、深圳经贸出访团等活动，提供最新国际经贸资讯、国际经贸摩擦预警、国际供需清单等商务信息，助力会员拓展海外市场，提高会员品牌知名度和认可度，在推进深企对外经贸合作、开展国际交流等方面作出了应有贡献。

参访团队先后参观了西丽湖人才服务中心科技创新孵化器、我司智能化办公环境及研发测试中心，双方就AI大模型在制造业的落地应用展开深度探讨。泰国生产力研究所高级顾问、豪雅集团高管和中国泰国商会主任在内的24人考察团，我司首席运营官、市场负责人及产品负责人全程陪同接待。

01

全链路AI解决方案演示

在路演展厅，技术团队完整呈现了AI驱动的工业零部件设计与生产解决方案。以一张真实零件图为参访团队在一分钟内生成了参数化的精细3D模型，同步进行结构强度仿真；通过实时调用当地原材料价格，30秒输出了合适的工艺方案的成本分析报告；最终采访团队现场体验了”一键在线下单”功能：系统自动生成的图纸直接可以发送到云端工厂。这种”云设计+快速验证制造”的协同模式引发参访团队浓厚兴趣。

“从创意草图到生产订单仅需几分钟，这种快速融合的协同模式将大大缩短新产品开发周期。”泰国生产力研究所高级顾问Chetthapong Sinthara在看完演示后感到非常惊喜。我司技术人员特别说明了大模型的历史学习能力：系统已积累大量来自北美、欧洲和亚洲的本地化制造案例数据，对主流工艺的报价准确率高达92%。

02

技术沉淀引发深度探讨

企业介绍环节，产品负责人深入解析核心优势：基于与哈工深共同研发的工业大模型，立谱智造AI助手可以解析并输出各种工程文件格式；建立的制造业知识图谱涵盖百万条工艺规则，特别强化了对于特色工艺的算法适配。现场的AI助手演示环节引发了嘉宾的激烈讨论。

Q&A环节聚焦两个核心：痛点解决和技术架构。技术团队首先阐明了：我们的AI解决方案最优先解决痛点是效率问题，首批合作厂商之一的HZ无人机通过我们的AI工具实现设计-生产周期由45天压缩至15天。我们还通过工业大模型压缩工艺调试周期，目前可将各种工艺品类的零部件的起订量降至1件。

关于技术架构，立谱智造的底层模型采用自研混合专家架构(LP-MoE)，基于自建的制造业知识库训练，拥有百万条工艺规则。算力支撑方面，我们构建了混合云架构——与哈工深共建的私有化学习集群处理核心工艺参数，同时调用了友商的云平台资源处理通用计算任务，所有数据流转均通过了云安全认证。

03

构筑智能制造新生态

此次参访恰逢泰国4.0战略（旨在将泰国转变为一个具备知识型经济并能与其他富裕国家竞争的国家）深入推进阶段。”我们注意到贵司还有开发的带有AI功能的智能制造执行系统（IMES）”，参访人员指着大屏说道。技术团队随即讲解了IMES界面：每件制品在每个质量节点均会被实时校验，比如：当检测到铸件孔隙率超标时，系统0.8秒内即向3台关联设备发出工艺补偿指令。

04

技术落地铸就智造走廊

在这场跨越1600公里的产业对话中，以AI为核心的智能制造解决方案展现出了重要的战略价值。参访结束时，技术团队与泰方人员在西丽湖人才服务中心展台前合影留念，印证着中国智造系统在东南亚工业场景的深度适配。

此次到访为立谱智造深耕东南亚智能制造生态的战略路径提供了关键实证，其技术应用边界正在向更复杂的全球产业场景延展。

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