播客丨从脑机接口到智能光束，2026激光智造需要跨越的“三重门”

2025年，激光加工行业经历了前所未有的变革。人工智能与激光制造的深度融合、超快激光技术的商用化加速、以及新型激光器的创新突破，共同推动行业从传统制造向高端智能制造的跨越。然而，要实现技术引领和产业升级，还需解决核心技术突破、产学研协同机制，复合型人才培养等方面的多重挑战。

 

张培磊教授

 

本期播客，我们邀请了上海工程技术大学张培磊教授，就上述问题进行了深度讨论。过程中，张教授对过去一年行业取得的成果做出点评和分析，并介绍了所在课题组参与“脑机接口”项目的最新进展。同时，他还基于高校的视角，对学生培养、学科教育和产学研协同遇到的问题，提出了见解。

 

 

1.2025年激光加工行业的三大突破 01:35
2.实现“智能光束”的困难和挑战 13:18
3.大公司VS小公司，数据为王 25:01
4.脑机接口项目：超快激光微纳加工 27:41
5.产学研“梗阻点”，国外经验与国内比较 36:34
6.国内外企业在技术战略上的核心差异 46:57
7.如何培养行业需要的复合型人才  55:27
8.2026年行业展望 01:07:25
（小标题后的时间，为每一问的回答开始）

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三大方向突破，重塑产业格局
过去一年，国内激光加工行业发生了不小的变化。张教授将其总结为三个方面的突破，首先是人工智能（AI）与激光加工行业的融合，已从辅助工具上升为智能决策核心。传统意义上，AI在激光加工中的应用多限于工艺参数优化。但2025年的突破性进展表明，AI已深度渗透到激光加工的全流程中。

 

通过集成AI视觉系统与深度学习算法，新一代智能激光装备实现了“感知—决策—执行”的闭环控制。在实际应用中，这种智能化的效果显著：加工良品率提升至99.8%以上，生产节拍缩短30%。更为重要的是，由AI驱动的预测性维护使激光设备的运维模式发生了根本性变革。

 

 

另一方面，超快激光技术也从实验室走向了产业化应用。长期以来，超快激光（包括皮秒、飞秒）因其“冷加工”特性而备受关注，但高昂的成本限制了大规模应用。2025年，国产超快激光器的量产突破改变了这一局面。国内企业推出的80W紫外皮秒激光器和100W飞秒激光器实现GW级量产，打破了国外垄断。这些进展使超快激光在半导体封装、航空发动机叶片加工、新能源电池制造等高端领域实现了规模化应用，成为精密制造的核心工具。

 

最后，新型激光器的研发重点从“高功率”转向“多功能”。在追求更高功率的同时，行业开始更加注重激光器的多功能性、高稳定性和低成本。万瓦级单模光纤激光器的出现，使其成为重型制造的“效率引擎”。300W毫焦飞秒激光器则成为半导体与消费电子领域的“精密武器”，能够加工半导体芯片的微纳结构，也可用于手机屏幕等消费电子的玻璃切割。

 

该装置展示了激光束经由一系列光学元件（包括分束器、空间光调制器及反射镜）构成的网络进行定向传导。这一设计生动诠释了XLuminA系统如何通过探索海量实验配置来发现新型超分辨率显微技术。图中发光的路径突显了系统自动寻优光操控路径的能力，从而实现了人类研究者前所未见的突破性光学设计

 

回顾过去一年，激光加工行业的技术突破主要围绕“AI融合、超快激光商用化、新型激光器研发”三个方向展开，彻底改变了行业的生产模式与应用边界，使激光加工从传统制造转向智能高端制造。展望未来，行业的发展趋势也将围绕“更智能、更精密、更绿色”展开。

 

张教授谈到，作为激光加工领域的研究者和观察者，他将继续聚焦基础理论与应用技术的结合。明年，所在团队也将在大功率激光-电弧复合焊和超快激光精密加工领域持续发力，开发新型加工技术，为激光加工行业的高质量发展提供更多的创新成果及助力。

 

 

跨学科合作，实现智能光束
随着激光技术应用的深入，一系列底层科学问题逐渐浮现，其中最核心的是实现“智能光束”——即光束形态、参数根据加工状态实时自适应调整。这一目标的实现，需要突破跨学科的底层科学问题，涉及光学物理、人工智能、材料科学、控制工程等多个领域。

 

张教授认为，多物理场耦合下的光束动态调控理论是实现“智能光束”的物理基础。例如，超快激光与材料相互作用的研究仍面临挑战：现有模型多基于宏观热扩散近似，无法准确描述纳米尺度下的电子激发、晶格畸变等瞬态过程。建立多尺度耦合模型，整合密度泛函理论、分子动力学和有限元分析，成为突破这一瓶颈的关键路径。

 

德国卡塞尔大学的研究人员，使用持续时间短至千万亿分之一秒的极短激光脉冲照射物质，并通过频闪观测法以慢动作形式观察其超快动力学过程（飞秒光谱技术）。借助光学合成器，在时间维度上对激光进行波形调控，从而通过定制化能量传递实现对超快动力学的精准控制（超快激光控制）

 

“智能光束”要求光束参数调整的延迟，远小于加工过程的时间尺度（如超快激光加工的时间尺度为飞秒/皮秒，传统机械调控的延迟为毫秒级）。现有的空间光调制器或衍射光学元件的调控速度虽可达kHz级，但仍无法满足超快激光加工的需求，如飞秒激光加工需要MHz级的动态调控。

 

此外，光束畸变（如热透镜效应、光学元件老化）会导致调控精度下降，需解决动态光束的畸变补偿问题。并且，行业还需要开发高速（MHz级）、高精度（亚微米级）的动态光束调控技术，整合全光纤相控阵、超表面器件，同时解决热透镜效应的实时补偿（如通过AI算法预测光束畸变并调整调控参数）。

 

材料特性的智能表征与工艺-性能关联，则是实现“智能自适应”的关键。传统材料表征方法无法满足实时性要求，而在线表征技术又存在数据维度低的局限。同时，现有AI模型多基于相关性建模，难以揭示工艺参数与加工性能之间的因果关系，导致模型泛化能力不足。

 

在欧盟ALBATROSS项目中，弗劳恩霍夫IWS研究所展示了一种用于铝合金压铸件和挤压型材的工艺稳定激光焊接方法。该技术无需填充材料，能够在绝对构件尺度上生产出无裂纹、低气孔率的焊缝

 

最后，“智能光束”还需多源传感器（如光谱、OCT、视觉）实时采集加工状态数据，但传感器噪声、数据异构性（如光谱数据是1D，视觉数据是2D）、光路干扰（如传感器信号与激光加工信号的重叠）会导致数据融合困难，影响“自适应”决策的准确性。

 

现有数据融合方法（如卡尔曼滤波、粒子滤波），多针对同构数据（如传感器的时间序列数据），无法处理异构数据。开发异构数据融合算法，整合深度学习（如多模态CNN、Transformer）与信号处理（如小波变换、傅里叶变换），才能实现多源数据的实时、高维融合。

 

张教授表示，跨学科合作是实现智能光束的前提，未来，智能光束的应用将彻底改变激光加工模式，从人工优化到自主决策，推动高端制造的高质量发展。

 

 

破解产学研梗阻，开创培养新模式
国内产学研模式开展多年，但从实际情况来看，并没有达到预期效果。现实情况是，企业与高校在实际需求和人才输出方面，存在脱节。教师在课堂上传授的知识是照本宣科，而行业技术发展又日新月异。

 

企业在面试招聘时往往发现，需要投入很大的成本才能让刚走出校园的毕业生具备岗位所需的技能。与国外成熟经验相比，国内产学研协同长期面临“梗阻点”。张教授认为，这些问题主要集中在制度错配、能力断层与生态失衡这三个方面，需要通过系统性的改革来破解。

 

张培磊教授陪同学院领导与当地企业开展产教融合专题交流

 

从制度层面看，评价体系的错位是导致学术产出与产业价值脱钩的主要原因。当前，国内科研仍以论文为核心指标。而国外一些比较好的机构，非常重视企业与高校的的实际技术合作和人才培养，应用型专业的学科带头人一般都具有多年的企业研发和管理的行业经历，这种差异导致国内高校的成果转化率一直较低。

 

在利益分配机制上，企业担忧技术成熟度风险，高校则受困于国有资产流失的顾虑。同时，科研人员参与企业项目时，职称评审仍以论文为主要标准，这种“双重标准”严重削弱了科研人员参与产学研合作的动力。

 

缺乏专业化的中试平台，是制约技术转化的另一个关键因素。国内多数中试平台依附于高校，市场化运营能力较弱，难以有效支撑技术从实验室走向产业化的全过程。不过近年来，国内企业特别是各领域的龙头企业联合国内高校积极参与国家战略产业的新技术和新产品的开发，建立起一大批中试平台，极大地促进了高校的先进技术向产业转化的速度和进度。

 

自主研制国内首套高精度、高可靠性的激光焊接全过程多模态智能检测系统，结合焊接机理和 AI模型，实时检测熔深及表面/内部缺陷(如气孔、飞溅、咬边等)，解决精密焊接质量精准控形控性的关键瓶颈难题

 

在人才培养方面，张教授所在的材料科学与工程学院针对激光智能制造装备行业复合型人才短缺问题，以产教融合为核心抓手，通过系统性重构人才培养体系、深化校企协同机制、强化实践创新能力三大路径，探索出一条可复制的教育改革路径。

 

学院构建了“产业学院＋联合实验室＋驻企培养”三位一体的深度合作模式。与多家行业龙头企业共建微电子封装和焊接技术现代产业学院，形成“标准共定、师资共培、人才共评”的闭环机制。企业工程师深度参与人才培养方案制定，例如在电子封装技术专业课程中，企业技术骨干直接讲授《高精度激光封装工艺》等实战课程，将芯片封装中的激光微焊接技术标准转化为教学标准。

 

在焊接专业课程中，聘请企业技术专家讲授《丝材激光增材装备及技术》课程，一半课时在课堂讲授，一半课时进企业实验室进行实战，课程考核由企业导师和学校导师共同完成。这些课程与企业深度融合的方式为学生工程技术的积累提供了实际的平台，提高了激光工程师的培养效率。

 

在该模式下，学院为企业输送了大批符合岗位实际需求的人才。此外，学院还与上海市激光技术研究所共建联合实验室，将企业横向课题（如超快激光精密加工装备研发）转化为研究生培养载体，近五年校企联合攻关项目累计创造经济效益超3000万元，形成“科研反哺教学-教学催生成果”的良性循环。

 

 

总结与展望
AI与激光加工的深度融合将推动激光加工向“无人化”方向发展，超快激光技术将从半导体、新能源扩展到医疗、消费电子等领域，而新型激光器的“低成本化”将进一步推动激光加工的普及。虽然国内激光加工行业面临着一系列问题，但他对2026年行业发展依然充满信心。

 

激光作为制造业皇冠上的明珠，其发展水平直接关系到国家高端装备的自主可控能力。当前，中国激光产业正处在从“规模扩张”向“质量跃升”的关键转折点。唯有以制度创新破除体制机制障碍，以生态重构聚合多方力量，以技术赋能提升创新效率，才能让实验室的“第一生产力”真正转化为产业的“第一竞争力”。