早在2023年，德国初创公司1000 Kelvin就推出了AMAIZE，这是一款为金属激光粉末床熔融（LPBF）3D打印设计的AI辅助工具。这款软件结合高性能计算和基于物理的机器学习，优化了3D打印行业中一直未被充分开发的领域——LPBF机器的工具路径设计，从而有效避免了昂贵的重复试验。

如今，1000 Kelvin在Formnext 2024上展示了其基于物理的AI技术的最新迭代成果。AMAIZE 2.0在原版成功的基础上扩展更多功能，不仅优化了工具路径和曝光策略，还引入了基于物理数据训练的智能AI模型，帮助设计师在设计阶段快速完成可打印性检查。此外，AI助手还具备：选择最佳打印方向、生成优化的支撑结构、优化曝光策略，提供精准的成本估算等功能。实现了整个打印过程的智能化，让金属3D打印变得更高效、更直观。

AMAIZE 2.0：让3D打印更高效、更可靠

1000 Kelvin表示，AMAIZE 1.0的工具路径优化技术在某些情况下可以减少80%的打印失败率和变形问题，有些客户甚至实现了之前无法打印的零件，从而解决了更大、更复杂的供应链问题。而2.0版本的推出，增加了多项新功能，目标是降低成本和失败率，同时让用户无论技术水平如何都能轻松上手，真正成为一款更智能、更实用的金属3D打印解决方案。其主要功能包括：  

- 可打印性检查器：自动验证并优化LPBF设计，减少40%的重新设计周期。  
- 成本估算器：提供精准的成本预测，将报价准确率提升30%。  
- 自动支撑结构：基于物理模型优化构建准备，节省多达20%的材料成本。  
- 曝光策略优化：通过AI优化参数，确保“一次打印成功”，将失败率降低50%。  

“之前，客户的设计需要经过多个繁琐步骤：构建准备、模拟、打印和返工。如果打印失败，还得联系客户修改设计，来回沟通、授权、重新设置机器，这个过程往往耗费数天，浪费了大量材料、机器时间和能源。而通过AMAIZE技术，设计可以被自动分析，发现问题后直接优化，第一次就能成功打印。”

这一流程如果被验证，AMAIZE 2.0将彻底改变增材制造设计流程。过去需要四五名工程师尝试七八次才能完成的任务，现在只需一名员工就能轻松搞定。

超越增材制造的可能性

目前，1000 Kelvin专注于增材制造（AM）领域，但其技术的潜力显然可以超越3D打印行业。最初，AMAIZE是基于大量物理数据训练，用于优化激光粉末床熔融（LPBF）的工具路径。如今，它的功能已扩展到支撑生成、成本估算等多个领域。

未来，这项技术完全可能应用于其他增材制造方式，例如电子束金属打印或定向能量沉积（DED）。如果AMAIZE能在金属领域取得成功，那么它在聚合物领域的应用也并非不可想象。

此外，随着AI技术几乎渗透到全球每个行业，1000 Kelvin也有机会进一步发展其技术，最终实现对整个制造行业的自动化改造。这一切的关键在于资源和时间。AMAIZE的发展路径无疑为制造业未来的智能化转型提供了启示。

早在2023年，德国初创公司1000 Kelvin就推出了AMAIZE，这是一款为金属激光粉末床熔融（LPBF）3D打印设计的AI辅助工具。这款软件结合高性能计算和基于物理的机器学习，优化了3D打印行业中一直未被充分开发的领域——LPBF机器的工具路径设计，从而有效避免了昂贵的重复试验。

如今，1000 Kelvin在Formnext 2024上展示了其基于物理的AI技术的最新迭代成果。AMAIZE 2.0在原版成功的基础上扩展更多功能，不仅优化了工具路径和曝光策略，还引入了基于物理数据训练的智能AI模型，帮助设计师在设计阶段快速完成可打印性检查。此外，AI助手还具备：选择最佳打印方向、生成优化的支撑结构、优化曝光策略，提供精准的成本估算等功能。实现了整个打印过程的智能化，让金属3D打印变得更高效、更直观。

AMAIZE 2.0：让3D打印更高效、更可靠

1000 Kelvin表示，AMAIZE 1.0的工具路径优化技术在某些情况下可以减少80%的打印失败率和变形问题，有些客户甚至实现了之前无法打印的零件，从而解决了更大、更复杂的供应链问题。而2.0版本的推出，增加了多项新功能，目标是降低成本和失败率，同时让用户无论技术水平如何都能轻松上手，真正成为一款更智能、更实用的金属3D打印解决方案。其主要功能包括：  

- 可打印性检查器：自动验证并优化LPBF设计，减少40%的重新设计周期。  
- 成本估算器：提供精准的成本预测，将报价准确率提升30%。  
- 自动支撑结构：基于物理模型优化构建准备，节省多达20%的材料成本。  
- 曝光策略优化：通过AI优化参数，确保“一次打印成功”，将失败率降低50%。  

“之前，客户的设计需要经过多个繁琐步骤：构建准备、模拟、打印和返工。如果打印失败，还得联系客户修改设计，来回沟通、授权、重新设置机器，这个过程往往耗费数天，浪费了大量材料、机器时间和能源。而通过AMAIZE技术，设计可以被自动分析，发现问题后直接优化，第一次就能成功打印。”

这一流程如果被验证，AMAIZE 2.0将彻底改变增材制造设计流程。过去需要四五名工程师尝试七八次才能完成的任务，现在只需一名员工就能轻松搞定。

超越增材制造的可能性

目前，1000 Kelvin专注于增材制造（AM）领域，但其技术的潜力显然可以超越3D打印行业。最初，AMAIZE是基于大量物理数据训练，用于优化激光粉末床熔融（LPBF）的工具路径。如今，它的功能已扩展到支撑生成、成本估算等多个领域。

未来，这项技术完全可能应用于其他增材制造方式，例如电子束金属打印或定向能量沉积（DED）。如果AMAIZE能在金属领域取得成功，那么它在聚合物领域的应用也并非不可想象。

此外，随着AI技术几乎渗透到全球每个行业，1000 Kelvin也有机会进一步发展其技术，最终实现对整个制造行业的自动化改造。这一切的关键在于资源和时间。AMAIZE的发展路径无疑为制造业未来的智能化转型提供了启示。