随着航空航天、高端装备制造等领域对金属构件轻量化、功能集成化需求的升级，传统增材制造技术面临核心挑战：多物理场耦合机理不透明、工艺质量强依赖试错、全流程不确定性量化缺失。与此同时，人工智能与物理机理的深度融合正为增材制造开辟新范式—通过构建“物理信息驱动+数据智能”的混合模型，实现制造过程的可预测、可调控与可优化。

国际趋势方面，《Nature Materials》、《Additive Manufacturing》等顶尖期刊持续聚焦“多物理场智能建模”、“增材制造不确定性量化”等前沿方向。全球工业界与学术界正加速推进物理信息神经网络（PINN） 在熔池监测、多场耦合仿真、晶体结构预测等场景的落地应用，推动增材制造向 “首件即合格件” 的智能闭环生产模式演进。

国家需求层面，我国《“十四五”智能制造发展规划》在《智能制造技术攻关行动》专栏中，将“产品优化设计与全流程仿真、基于机理和数据驱动的混合建模、多目标协同优化等技术”列为关键核心技术。《国家自然科学基金机械工程学科发展战略报告》中将 “高性能机电装备设计与制造”列为优先资助领域，重点研究方向包括“复杂机电系统多学科集成，精准成形制造，数据驱动的智能制造系统，多维多参数测量与微纳制造”，为创新装备制造理论设计方法奠定基础。