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，共同繪制高端制造的未來宏偉藍圖，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。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，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)化進程注入了強勁的動力，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，精準調(diào)控平均功率、精細計算脈沖能量、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的機器學(xué)習(xí)機制巧妙融入其中，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控制與優(yōu)化。

目前在AI與激光技術(shù)的融合中，您認為目前有哪些已經(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)機械制造，特別是模具與刀具加工領(lǐng)域，傳統(tǒng)機械加工技術(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，激光加工以其獨特的物理機制，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，進而激發(fā)宏觀熱效應(yīng)，以及這些熱能如何精準作用于材料，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)，確保模型的精準性與可靠性，進而賦能非技術(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。

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，您認為激光行業(yè)的人才需求將發(fā)生哪些變化？對于想要進入這一領(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。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。