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Euler3D 以预测性监测破解金属 LPBF 缺陷发现滞后难题

Mon, 02 Nov 2026 22:22:33 +0800

一位成形工程师周一上班，发现一项激光粉末床熔融任务已在周末完成。零件看起来没问题。两周后，CT 检测结果却显示内部几何发生翘曲，或从第 400 层左右开始出现一条熔化不良的材料条纹。此后打印的大部分零件，连同机器工时、粉末和检测费用，都可能沦为废品。

原因与发现之间的这种时间差，是金属 LPBF 规模化进入批量生产过程中较不显眼的障碍之一。翘曲、铺粉不足和条纹等缺陷，往往要等到成形完成数天或数周后的后处理或检测环节才能被发现。过程监测可以提供帮助，但这通常意味着要为机器改装专用传感器 —— 对两三台打印机尚可应付，要在整个机队推广则难以论证其合理性。

冰岛软件初创公司 Euler3D走了一条不同的路。其平台纯软件、与硬件无关，其依据是：大多数现代 LPBF 系统在每次成形过程中都会自动采集层图像，而在许多情况下，这些数以 GB 计的数据只是闲置在硬盘上。由于相机本来就已就位，该公司表示只需不到五分钟即可接入现有设备，并能立即看到结果。Euler 并非等缺陷发生后才标记（那时往往为时已晚），而是采取预测性方法，提前向操作员发出预警。大多数缺陷都有早期迹象，Euler 正在申请专利的预测引擎正是为捕捉这些迹象而设计，能在任务报废前预先警告可能发生的失效。

研究量化了失败成形件的成本

该方法的依据来自与丹麦技术研究院（DTI）的联合研究。在 47 天里，Euler 监测了 DTI 四台 Nikon SLM 系统上的 54 次成形任务，覆盖包括 316L 不锈钢和 Ti6Al4V 钛合金在内的六种金属合金。论文发现，总打印时间中有 27.8% 花在了最终失败的成形任务上。在这些浪费的时间中，77% 本可通过在 Euler 预测失效的时间点停机而避免，相当于约 10 天的 3D 打印时间。参考 Wohlers 报告对一台价值 100 万美元设备每小时 75 美元的运行成本估算，作者提出，仅运行成本一项，每台机器每年可节省超过 11.5 万美元 —— 这还未计入浪费的粉末、人员时间或后处理成本。

其中一个 DTI 案例尤为突出。一项生产成形任务作为质量调查的一部分被回溯上传到 Euler 平台。人工审查近 14,000 张层图像未能定位问题所在。Euler 平台立即标记出缺陷层，并显示，早期预警本可避免 38 小时 43 分钟的零件部分打印变成废品，并防止失效后再浪费 48 小时的打印时间 —— 受该失效影响的打印时间总计超过 86 小时。

（图注）涉事成形任务在 Euler 平台上的显示。图片来源：Euler。

新集成功能成为 Formnext 焦点

对于受监管行业，部署方式与检测能力同样重要。Euler 提供本地部署和私有云选项，包括 GovCloud，这对无法将成形数据发送到公共服务的航空航天与防务用户来说可能至关重要。Euler 支持主要金属打印机制造商，包括 EOS、Nikon SLM 和 Renishaw，并与 Autodesk 和 Scanlab 开展合作。专注于深度科技和制造技术的投资机构 Frumtak 和 Kvanted 为该公司提供支持。

来源：中国3D打印网编译文章！

CFIP 后处理工艺为无人机结构件提供连续纤维强化

Mon, 02 Nov 2026 22:11:51 +0800

从事结构件无人机机身开发的多数增材制造工程师都遇到过一种熟悉的限制。惠普的 Jet Fusion 1200可以生产尺寸精度良好的复杂 PA12 几何结构，但对于需要承受循环载荷、或在增重受限的情况下吸收冲击的零件，基础聚合物的力学性能不一定总能满足高性能应用的要求。国防、航空航天、工业无人机 —— 这种矛盾最常显现的应用场景，恰恰是那些不允许失败的领域。

（图注）HP 多射流熔融系统正在生产用于打印后 CFIP 强化的 PA12 零件。图片来源：Impac Systems Engineering。

传统应对方案不外乎更换材料、重新设计零件，或退回传统的复合材料铺层工艺 —— 这些都会增加成本、时间，或两者兼而有之。西班牙公司 Reinforce3D一直在探索一条不同的路径，这条路径正在北美逐步获得关注。其技术名为连续纤维注入工艺（CFIP），核心理念十分直白 —— 尽管背后的工程并不简单。CFIP 在零件下机后对其进行强化，完全不改动打印工艺本身。连续纤维束通过从一开始就设计在零件几何中的内部通道注入。纤维沿部件的载荷路径分布，精准强化应力集中的区域。这是一个叠加在现有生产流程之上的后处理步骤。Reinforce3D 还提供 Design Checker 软件工具，用于在零件打印前规划并验证纤维路径，帮助工程师在投入生产前确认强化通道是否沿正确的载荷路径布置。

（图注）CFIP 强化后的 VTOL 无人机机身内部的纤维走向。图片来源：Impac Systems Engineering。

强化零件，无需更换 3D 打印机

对于使用 HP 工业线材 3D 打印机 600 HT的车间而言，CFIP 的意义在于它被设计为对现有制造流程的补充。该技术被描述为兼容 3D 打印件和机加工件，其提供的案例研究展示了它在标准 FFF 3D 打印机上的应用。与任何后处理集成一样，它与具体生产配置的契合度值得按应用逐一验证。对于已经投资 HP 硬件并围绕其建立工作流程的制造商来说，这一点尤为重要 —— 你是在产线上增加一步，而不是替换一步。该技术最具体的实践案例来自 Reinforce3D 记录的一个近期 VTOL 无人机项目。机身分段在标准 FFF 打印机上打印，随后用 CFIP 强化并连接。机翼、起落架和尾翼组件都接受了针对性的纤维强化。

（图注）CFIP 强化并组装完成后的 VTOL 无人机。图片来源：Impac Systems Engineering。

如果采用 MJF 或 SLS 工艺制造，该无人机的 PA12 版本预计重约 330 克，而 PETG 版本则为 430 克。该项目还报告称，PA12 版本的整机重量可低至 820 克，有效载荷能力最高达 600 克。产能数字同样值得关注。每架无人机的强化耗时约 50 分钟，一套由三台 FFF 打印机配一台 CFIP Delta组成的配置，每 8 小时可产出一架组装完成的无人机。值得一提，CFIP 并非一夜之间出现。Reinforce3D 花了近十年时间（2013 年至 2021 年）开发该技术并锁定专利，之后才成立公司并于 2022 年开始工业演示。首批客户安装于 2024 年落地。

（图注）CFIP 强化零件内部通道中连续纤维束走向的特写渲染图。图片来源：Impac Systems Engineering。

CFIP 进入北美市场

对于有意评估该技术的北美制造商，入口是 Impac Systems。这家总部位于得克萨斯州坦普尔的公司是 Reinforce3D 在美国和加拿大的独家分销商。Impac 拥有超过 40 年的增材制造与工业工程经验，并已在总部安装了 CFIP Delta 系统。潜在客户可联系 Impac 安排演示并探讨潜在应用。从更宏观的视角看，这是增材制造领域酝酿已久的一个转变。大多数车间多年前就解决了几何难题，真正让从业者头疼的是让打印件真正达到其所替代部件的性能水平。像 CFIP 这样的技术并非在所有情况下都能解决这一问题，但对于沿载荷路径进行连续纤维强化具有工程意义的应用而言，它提供了一条无需制造商从头开始的路径。

来源：中国3D打印网编译文章！

EOS 将为巴西航天初创公司 BIZU Space 提供增材制造设计（DfAM）培训

Mon, 02 Nov 2026 22:09:00 +0800

巴西航空航天初创公司 BIZU Space的工程师将接受 EOS提供的增材制造设计（DfAM）培训，双方合作于 2026 年 10 月 29 日公布。该公司正在评估将工业金属 3D 打印用于燃烧室和闭式循环涡轮泵，以服务巴西首个由私营企业开发、完全本土化的轨道运载火箭项目。通过此次合作，BIZU Space 可通过 Additive Minds 学院（Additive Minds Academy）学习 DfAM 课程。该学院是 Additive Minds——EOS 应用工程与培训部门 —— 旗下的培训与能力建设机构。EOS Additive Minds 专家还将直接为这家初创公司的推进团队提供工程支持。

打印之前，教育先行

EOS 总部位于德国克赖灵（Krailling），自 1989 年以来一直制造金属和聚合物增材制造（AM）系统。它将此次合作定位为技能培训项目，而非硬件销售。新的航天项目越来越依赖增材制造来加快创新、降低制造复杂性，EOS 认为工程专业知识才是这些项目成功的关键。

EOS 业务发展及学院团队经理 Michael Wohlfart 表示："最成功的增材制造项目都是技术与教育相结合。我们的目标是帮助工程师深入理解增材制造设计（DfAM），使他们能够在航天推进等严苛应用中充分利用工业 3D 打印的优势。"双方希望展示 DfAM 应用于真实航空航天硬件后，如何为下一代航天系统开辟新的可能。此次合作还旨在为巴西商业航天领域建立 DfAM 能力。

（图注）EOS 与 BIZU Space 合作推进未来航天推进系统的增材制造。图片来源：EOS。

来自巴西航空航天产业群的液体发动机

BIZU Space 从事火箭推进与发射技术研发，大部分工作自研完成。它设计并制造以可贮存推进剂为燃料的高性能液体火箭发动机。这些发动机面向运载火箭上面级、反作用控制系统、训练火箭和轨道转移飞行器等应用。该公司开发了 FTL-Perseu—— 巴西首枚仅靠液体推进升空并飞行的火箭。它还运营着 T8—— 一座完全自行建造的液体及混合火箭发动机私人试验设施。BIZU Space 是参与开发 MLBR（巴西微型运载火箭）的巴西公司之一。这一战略项目由 FINEP和巴西航天局 AEB资助，旨在让巴西获得向近地轨道发射小型卫星的自主能力。BIZU Space 负责该项目的推进系统，并正在此框架下测试面向先进发动机部件的金属增材制造。BIZU Space 联合创始人 Raphael Galate 表示："随着我们持续推进推进技术，增材制造在复杂航空航天部件的开发中正发挥越来越重要的作用。与 EOS 和 Additive Minds Academy 的合作，将帮助我们进一步加强支撑未来航天应用所需的专业知识。"

（图注）BIZU 热试车。图片来源：EOS。

打印出一条自主发射之路

BIZU Space 与 EOS 的合作是国家目标的一部分。BIZU Space 参与的 MLBR 项目由 FINEP 和巴西航天局资助，旨在让巴西获得向近地轨道发射小型卫星的自主能力。这一目标不仅仅取决于拥有运载火箭：巴西工程师还必须在本土设计、打印并测试关键的推进硬件。欧洲也遵循同样的思路。爱尔兰首台 3D 打印火箭发动机项目将 3D 打印推进列为欧洲自主进入太空战略的关键组成部分。这项工作促成了 BERTA—— 一台全尺寸增材制造发动机验证机 —— 在德国航空航天中心（DLR）兰波尔德豪森基地的热试车。苏格兰发射器开发商 Orbex委托 AMCM 制造了其自称欧洲最大的工业 3D 打印机，年产能超过 35 套火箭发动机和涡轮泵系统。

在更小规模上，爱尔兰首台 3D 打印火箭发动机在马林加（Mullingar）的 IMR 完成打印、在利默里克大学完成精加工，生产全程留在爱尔兰境内。其他国家走得更远。印度 Skyroot 公司的 Vikram-1 火箭于 7 月 18 日成功入轨，部分动力来自 3D 打印的 Raman-1 发动机。这使印度成为继美国和中国之后，第三个拥有具备轨道发射能力私营企业的国家。在澳大利亚，Titomic 与 Gilmour Space 的火箭部件 3D 打印合作被视为澳大利亚自主能力的证明。对于希望拥有自有运载火箭的国家来说，金属 3D 打印已成为在本土制造发动机的最快途径。巴西如今正走上这条路，而且是从工程技能开始。

来源：中国3D打印网编译文章！

GKN Aerospace 成为全球首家获 Nadcap 激光线材定向能量沉积认证的公司

Mon, 02 Nov 2026 21:59:25 +0800

GKN 航空航天已成为全球首家获得 Nadcap 激光线材定向能量沉积（L-DED-w）认证的公司。这项认证为这家航空航天与防务供应商的 L-DED-w 工艺提供了独立、业界公认的验证，GKN 预计这将推动该技术的更多应用进入全面量产。该公司已有增材制造部件投入实际服役。GKN Aerospace 表示，其设计、开发并交付了已获全面认证的 L-DED-w 零件，这些零件目前正在飞行使用中。Nadcap 认证为这项工作提供了独立的审核背书，而这一点在客户决定是否信任该工艺进入量产规模时至关重要。

认证审查内容

Nadcap 是航空航天行业在特殊工艺领域最知名的认证项目之一。它核查制造方法是否满足质量、可追溯性和工艺控制方面的严格要求。为获得这项认证，GKN Aerospace 接受了覆盖六个方面的全面审查：工艺控制、操作规程、人员资质、设备、物料控制和可追溯性。

在 L-DED-w 工艺中，激光熔化送入熔池的金属丝材，零件逐珠堆叠成形。GKN Aerospace 表示，这类增材制造能够生产复杂的航空航天部件，同时减少材料浪费，还为工程师在零件设计与制造方式上带来了新的自由度。该公司将这项认证视为 L-DED-w 从成熟技术迈向航空航天与防务领域更广泛工业应用的关键一步。

GKN Aerospace 材料解决方案高级副总裁 Sébastien Aknouche 将这一里程碑与客户需求联系起来。"我们的客户正在寻找能够帮助先进制造技术实现工业化的可信赖合作伙伴。就增材制造而言，这意味着要具备稳健且可重复的工艺，以支撑向工业生产的过渡。" 他说，"Nadcap 认证是这一进程中的重要一步，为我们更广泛地将 L-DED-w 应用于航空航天与防务领域奠定了更坚实的基础。"

（图注）激光线材定向能量沉积（L-DED-w）。图片来源：GKN Aerospace。

Nadcap 成为航空航天增材制造供应商的入场券

GKN Aerospace 花了近十年时间推进送丝激光沉积的工业化。它始于一项早期研发，并发展为一个专门项目，在该项目下，特罗尔海坦（Trollhättan）工厂将 DED 工艺用于齿轮涡扇发动机部件的修复。如今，Nadcap 为客户提供了该工艺受控的独立证明。直到不久之前，该工艺还没有任何 Nadcap 认证途径。Nadcap 的管理机构于 2025 年 6 月发布了其定向能量沉积标准，标准涵盖激光线材工艺，首批审核于 2025 年底启动。到 2026 年年中，Nadcap 已在十个国家和地区完成了 100 多次粉末床熔融审核，且已有数家原始设备制造商（OEM）要求其增材供应商必须通过该认证。

审核也在向原材料端延伸。Tekna凭借金属粉末生产获得 Nadcap 认证，相关标准是与 BAE 系统公司、GKN Aerospace 和赛峰集团共同制定的。面向聚合物激光烧结和熔丝制造的认证标准则于 2026 年进入试审核阶段。

（图注）钛合金粉末特写。图片来源：Tekna。

Nadcap 的 DED 标准问世刚一年多，GKN Aerospace 是首家获得激光线材认证的公司。随着越来越多的 OEM 要求其增材供应商通过 Nadcap 认证，GKN 由此占得了先机。

来源：中国3D打印网编译文章！

台积电CoWoS产能告急 EMIB-T成AI芯片封装替代选项

Mon, 02 Nov 2026 18:30:11 +0800

快科技11月2日消息，随着AI芯片对先进封装的需求持续攀升，台积电CoWoS的供应限制正促使部分芯片设计厂商将目光转向英特尔的EMIB-T先进封装技术。虽然台积电CoWoS与英特尔EMIB同属2.5D先进封装范畴，但两者互连架构截然不同。CoWoS依赖大面积硅中介层（Interposer）承载多颗运算芯片与HBM，提供高密度互连。

EMIB则在有机封装载板内嵌入小型硅桥，仅在需要高速互连的局部区域实现芯片间连接，无需整片硅中介层。EMIB-T在此基础上引入硅通孔（TSV），使电流可直接穿过硅桥垂直供电，缩短供电路径。英特尔在ECTC 2026上披露的EMIB-T关键指标包括：第一层互连凸点间距缩小至25μm，封装尺寸扩展至120 x 120mm，单封装集成超过9倍光罩面积的计算与存储芯片，HBM4e传输速率超过12Gb/s，UCIe接口达64Gb/s。

英特尔在IEEE论文中进一步指出，EMIB技术自2017年量产以来已在面板级（510mm×515mm）生产，理论上可支持240mm×240mm封装尺寸，等效硅面积超过40个光罩。台积电先进封装技术暨服务副总经理何军此前在OCP APAC峰会上透露，5.5倍光罩尺寸CoWoS已实现量产，硅中介层加工及键合良率在多家AI客户产品上稳定在98%以上。台积电规划2028年量产14倍光罩版本，2029年前落地大于14倍光罩方案，可容纳10颗以上计算芯粒与20组以上HBM堆叠。

然而，良率突破并未消除交付瓶颈。何军指出，受制于HBM与ABF载板供应紧缺，整体交付依然存在缺口。这一判断与Prismark演讲中关于供应链约束影响市场动态的主题相呼应。从技术特性看，EMIB-T与CoWoS的适用场景存在差异。CoWoS的大面积硅中介层适合需要极高互连密度与带宽的旗舰AI加速器；EMIB-T的局部硅桥架构在成本与封装尺寸灵活性上具有优势，但互连密度受限于桥接区域。

英特尔在ECTC 2026上展示的EMIB-T能力已覆盖HBM4e集成，表明其正从“成本替代”向“性能竞争者”演进。值得注意的是，台积电自身也在推进CoWoS-L等新架构，以应对大封装尺寸下的翘曲与良率挑战。先进封装的竞争格局并非简单的路线替代，而更可能形成按芯片类型与性能需求分层的市场结构。无论是CoWoS还是EMIB-T路线，AI芯片的封装交付最终都受制于载板、HBM等上游环节的产能节奏。封装技术路线的竞争，实质上是在争夺有限供应链资源下的最优配置方案。

台积电CoWoS产能告急 EMIB-T成AI芯片封装替代选项

【本文结束】出处：快科技

机器人勇闯泰山！首届世界机器人登山大赛今日开赛：3100级台阶、600米高差

Mon, 02 Nov 2026 09:38:24 +0800

快科技11月2日消息，首届CMG世界机器人登泰山大赛将于今日在山东泰安举行，各类机器人将在泰山展开一场特殊的登山较量。据了解，本次大赛依托泰山复杂的山地环境设置赛道，包含竞速赛和专项赛两大类别，共设置4个正式赛项和1个特色挑战赛项。

其中，竞速赛主要考验机器人在复杂山地环境下的连续通行能力，分为人形机器人和足式机器人两个组别。人形机器人竞速赛正式赛段从红门广场到斗母宫，全程约1.6公里，需要攀爬600余级台阶。

完成正式赛段的队伍，还可自主挑战斗母宫至壶天阁的高难度赛段。足式机器人竞速赛则从红门广场一直延伸至中天门，全程约3.9公里，需要攀爬3100余级台阶，累计高差约600米。

据央视新闻报道，专项赛包括足式机器人负重赛和外骨骼机器人助力赛。前者模拟泰山挑山工的工作场景，考验机器人在负重状态下的物资运输能力；后者则重点检验外骨骼设备在山地环境中的减负和助力效果。

此外，大赛还设置了全域机动探路挑战赛，面向轮式、履带式、球形等不同形态的机器人，展示其复杂地形通行能力。值得注意的是，泰山石阶高低、宽窄不一，对机器人的环境感知、运动控制和平衡能力提出了极高要求。

特别是在最陡的“十二连盘”路段，机器人需要完成92米的垂直爬升。为了应对复杂地形，参赛机器人需要利用激光雷达等设备扫描周围环境，生成三维点云地图，识别台阶、陡坡及障碍物。部分人形机器人还将摄像头从头部移至胸前，以减少脚下的视觉盲区。

在攀爬过程中，机器人还能通过关节感知受力情况，结合自身运动姿态实时调整步距，尽可能保持身体稳定。

机器人勇闯泰山！首届世界机器人登山大赛今日开赛：3100级台阶、600米高差

【本文结束】出处：快科技

4个月从需求到点火！Beehive完成Frenzy 6增材制造涡喷发动机测试

Mon, 02 Nov 2026 09:31:26 +0800

2026年11月1日，增材制造喷气发动机厂商蜂巢工业（Beehive Industries）已完成Frenzy 6 原型机的初步发动机测试，这款发动机功率约为 445 N（100 磅力），旨在用于弹药、无人机和无人驾驶飞行器。

这家总部位于科罗拉多州的国防推进系统制造商于 9 月 23 日在总部首次试射了Frenzy 6发动机，此前四个月，Beehive Industries公司与美国空军客户最终确定了发动机的最终要求。

公司出资的原型机达到了所有初步测试目标，包括发动机启动、性能和操作性。

基于Frenzy 8 体系

Frenzy 6 是 Frenzy 发动机家族中较小的成员，该家族还包括Frenzy 8款发动机，推力约为 890 牛顿（200 磅力）。这款新发动机借鉴了与 Frenzy 8 相同的设计原理，并吸取了开发更大发动机的经验教训。此次测试是在美国空军于 4 月份公布的一份价值 2970 万美元的合同之后进行的，合同旨在推进 Frenzy 系列发动机的研发。

△BeehiveIndustries Frenzy 8 引擎

Beehive Industries 首席技术官 David Kimball 表示：“Frenzy 8 验证了我们如何以空前的速度设计和扩展概念，从该项目中获得的经验使我们能够更快地迭代 Frenzy 6，同时在完全由美国设计和制造的具有成本竞争力的产品中引入新技术。Frenzy8 展现出了同级别领先的性能和高空启动能力，我们预计这些优势将延续到 Frenzy 6 上。从最终确定需求到进行发动机测试仅用了四个月时间，这充分体现了我们采用的增量式开发方法的优势，以及我们在开发 Frenzy 产品系列过程中积累的经验。”

生产能力和后续步骤

Beehive公司已制定计划，拟将年产能提升至8000多台喷气发动机，计划将通过投资增材制造、精密加工和扩建生产设施来实现。

Beehive Industries 首席产品官 Gordie Follin 表示：“Frenzy 6 继承了 Frenzy 8 的所有优点，并将其封装成更小的尺寸，以满足小型弹药、无人机和无人驾驶飞行器的需求。我们致力于帮助美国国防实现经济实惠的大规模生产，而这正是我们承诺在所有相关平台上实现这一目标的最新例证。我们正在加大投入并积极推进，以确保美国在需要时能够获得所需的一切。我们采用的增材制造方法使我们在满足客户对速度、性能、成本和规模的需求方面拥有独特的优势。”

Beehive 将继续测试Frenzy 6，并推进整机集成，计划于 2027 年进行飞行演示。

来源：南极熊

硬核工程：用消费级3D打印造出可工作的涵道风扇加力燃烧室

Mon, 02 Nov 2026 09:17:17 +0800

2026年11月1日，国外航空航天工程师Michael Rechtin利用消费级3D打印机制造出一台功能完整的涵道风扇加力燃烧室，并实际测量了燃料与气流混合时的实际表现。Rechtin白天从事航空航天工程工作，业余时间将线材加工成通常被认为需要工厂产线才能完成的机器，这一最新项目把消费级增材制造推到了可实测的功能部件层面。

消费级打印机跨过"可工作"门槛
电动涵道风扇已经能够通过短管道高速输送大量空气，加力燃烧器则在风扇下游添加燃料并关闭风扇，使喷嘴喷出的高温气体进一步加速。以往这类部件依赖工厂制造，如今消费级3D打印机的性能已足以在自家打印外壳、燃料环和火焰稳定器等组件，并且这些组件能够承受高温足够长的时间进行实际测试，而不只是外观上逼真几秒钟。

Rechtin使用Onshape完成了整个装置的设计，在拓竹打印机上打印了结构件，并将丙烷输送系统与点火源集成在一起。实测中，混合物熄灭后会出现蓝色火焰，Rechtin似乎意图让火焰在风扇运转时持续燃烧，而非闪烁一下便熄灭。装置避开了其他创客常遇到的问题——塑料外壳熔化，或者只拍出漂亮的照片却未带来任何推力提升。这一加力燃烧室足够耐用，能够长时间运行，同时给出有用的刻度读数。

推力提升有限，真正的价值在于"可测量"

典型的电动涵道风扇只能产生比大气压略高的压力，因此任何加力燃烧室的升压空间都很有限，要么火焰被吹灭，要么额外热量不足以加速气流。真正的喷气发动机能实现更高的推力提升，因为空气已被大型涡轮预先压缩，涵道风扇的起始点要低得多。

Rechtin重复了对比测试，将单独的涵道风扇与开启加力燃烧室的同一台涵道风扇进行比较。此前的加力燃烧室提升效果有限并不意外，充其量只能提升几个百分点，这还没有计入加力燃烧室自身增加的重量和阻力。测试中呈现的只是支架和火焰，并未得出可与真正的战斗机相媲美的结论，但关键之处已经显现：如今的技术已经成熟到足以开展测量。

一夜迭代：从数周机加工到车库日更

3D打印技术的发展早已超越制作美观模型，现在可以生产同时承受高温、气流和机械载荷的部件。Rechtin此前已展示过完全打印的电机、大型无人机等设备，而这些装置在数年前还需要机械加工或注塑成型。

加力燃烧室更进一步，利用3D打印机快速修改喷嘴框架、燃油喷射器位置和冷却路径。以往需要数周的机加工时间和定制金属部件，现在每一次失败的试验都可以在一夜之间完成修改，第二天重新打印出来。这套流程如今在自家车库就能完成。消费级增材制造正从原型外观走向功能化实测，工程迭代的门槛正在向个人创作者下移。

来源：南极熊

Aurora筹集600万澳元（约合2800万人民币），实现3D打印涡轮喷气发动机的规模化生产

Mon, 02 Nov 2026 08:59:41 +0800

2026年11月1日，澳大利亚金属3D打印公司Aurora Labs宣布完成600万澳元（约合2800万人民币）的定增融资，用于扩大小型涡喷发动机的产能，以服务国防和航空航天客户。这笔融资标志着这家企业正从"卖3D打印技术"加速转向"用3D打印技术造推进系统"。

△AU4微型燃气轮机推进系统
Aurora多年来自研金属3D打印机和制造工艺，如今把这些技术积累用在了无人机等无人飞行器的发动机上，并计划从小批量试制逐步走向规模化生产。新资金正是为这一转型铺路，不过从商业化进度看，公司目前仍处在非常早期的阶段。
600万澳元定增：分两阶段落地，董事长与Walkinshaw战略入股
按照公司安排，融资将分两期到账：第一期约460万澳元（约合2150万人民币）预计在11月初完成交割；剩余140万澳元（约合650万人民币）尚需股东大会批准，相关会议计划在2027年1月召开。董事长David Trimboli个人承诺认购55万澳元（约合260万人民币）。
另一位认购方是澳大利亚汽车工程与制造集团Walkinshaw Group Holdings。Aurora将其参与定位为"战略投资"：一方面，Walkinshaw的制造能力有望在Aurora扩产过程中提供代工支持；另一方面，Aurora也可能反向为Walkinshaw提供金属增材制造服务，双方存在双向合作空间。

△AU4涡轮喷气发动机
资金用途
募集资金主要投向以下几个方向：扩建涡喷发动机生产线、采购工业级金属3D打印设备、完善制造文档与质量体系，以及为规模化生产招募所需人员。此外，资金还将用于业务拓展、知识产权保护、航空航天质量合规建设和补充营运资金。
Aurora过去的核心业务是自研金属增材制造设备，包括激光粉末床熔融（LPBF）技术。但2026年6月公司调整了思路：自研打印机主要保留用于研发和新工艺开发，量产阶段则改用其他厂商的成熟工业级3D打印设备。
这意味着，Aurora 今后扩产不必再自己动手造打印机，直接采购市场上已经成熟的工业设备就能实现量产。自研技术负责新部件开发和工艺优化；量产则依托成熟设备快速铺开。
此前在2026年6月，公司已获得澳大利亚政府国防制造专项拨款100万澳元，并按要求以自有资金等额配套，合计200万澳元用于在西澳大利亚Canning Vale工厂购置和调试一台大幅面工业金属3D打印机。

核心产品AU4：400牛推力、3.9公斤重的微型涡喷
这一切制造战略都围绕Aurora的主力产品AU4微型涡喷发动机展开，此发动机专为无人飞行器和国防场景设计，最大推力可达400牛（约合40公斤力），含燃油泵在内的整机重量约3.9公斤。
AU4的工作原理与常规涡喷发动机一致：吸入空气、加压、与燃油混合燃烧，向后喷出产生推力。紧凑体积特别适合需要喷气动力、却无法搭载大型沉重发动机的无人机和小型飞行器。3D打印在AU4的制造中很关键，它让多个原本分立的零件被整合为一体组件，显著减少了需要单独加工和装配的部件数量。当然，并非所有零件都采用3D打印，公司仍大量使用机加工等传统工艺，并从外部供应商采购部分标准件。
2025年3月，Aurora公布了一轮设计优化成果：通过重新设计发动机壳体，将排气喷管、发动机安装座和气封集成在一起，一次性砍掉了23个零件；随后又对燃烧室进行改进，再减去17个零件——两轮合计减少40个零件。
结构整合还带来了性能收益：由于内部流道和热管理得到优化，AU4的油耗比传统设计降低了约6%。接下来真正的考验，是在批量生产的同时保持质量稳定和成本可控。

△Andrew Garth和来自Aurora Labs的团队展示了AU4 3D打印微型燃气轮机推进系统。

早期订单起步：拿下美国首单，绑定MBDA与AS9100D认证
商业化方面，Aurora正在把技术逐步转化为订单：

•2026年10月22日，公司宣布拿下首笔美国发动机销售：向一家美国航空航天与国防公司交付3台AU4涡喷发动机并提供相关集成服务，合同金额4.2万美元，客户计划将其用于一个实验性飞行器项目。

公司CEO Andrew Garth表示："客户选择Aurora，是因为看到了我们增材制造涡轮路线的优势。我们会交付发动机并支持其在平台上的集成，这个项目还会按严苛的性能指标测试我们的推进技术，这些数据将直接反哺未来的国防应用。这笔美国首单是拓展国际客户的实质性一步。眼下我们的重点是按时交付、支持客户集成，并持续挖掘后续商业机会。"

•2025年12月，Aurora曾获得澳大利亚Sovereign Propulsion Systems的25万澳元订单，采购20套AU4推进系统；截至2026年6月，此订单已按计划推进交付。

•2026年5月，公司又与欧洲国防巨头MBDA签署团队合作协议，为进入国防推进项目打开了新通道。

•2026年8月，Aurora通过AS9100D航空航天质量体系认证，这是向航空航天和国防客户供货的重要准入门槛。

财务现状
不过从最新财报看，Aurora距离规模化盈利还有很长的路。截至2026年6月30日的财年，公司营收56.4218万澳元（约合264万人民币），净亏损510万澳元（约合2390万人民币）；年末账上现金仅200万澳元（约合940万人民币）。在这一背景下，新到账的600万澳元（约合2800万人民币）融资，既是扩产所需，也是维持日常运营的关键补给。

来源：南极熊

DeepSeek 怎么就变成了一条大肥鱼

Sun, 01 Nov 2026 19:21:45 +0800

最近，B 站评论区闹起了「鱼灾」。

先是有人开了个「Claude 大小姐在运营」的账号，让 AI 负责选题、制作和运营。第二天，「DeepSeek 鲸鱼娘在运营」跟着上线，第一条视频播放量就超过了 200 万。

DeepSeek 怎么就变成了一条大肥鱼

由于目前 DeepSeek 暂无生图功能，该账号形象还是由 GPT 绘制的。｜图源：Bilibili

网友纷纷效仿，给自己的 Agent 装上刷 B 站的工具，很快，科技区出现了一大群「XX 的大肥鱼」、「XX 小飞鲸」的 AI 账号，还喜欢在评论区互相艾特、互相捧场。还有人专门写了个「大肥鱼清除计划」插件，就为了屏蔽这些 AI 评论。

就这样，一个象征着人工智能探索和想象的蓝鲸 logo，一个原本以技术能力出圈的 AI，在用户的集体创作中，逐渐变成了穿女仆装、爱吃白饭、动不动就摸鱼、甚至有粉丝阵营的「大肥鱼」。

DeepSeek 怎么就变成了一条大肥鱼

图源：梗鲸

而被网友安排上性格的，还不止 DeepSeek。豆包从名字到头像，都想成为一个亲切、好相处的朋友，结果在网上被编排出了「豆包型人格」，甚至成了一个任人捉弄的「笨女孩」。国外也有类似的现象，Grok 被叫成「老司机」，Claude 则被不少人当成严肃、可靠的工作搭档。

这些印象多少来自真实的产品体验，却又经过表情包、翻车视频和网友二创，逐渐长成了另一副模样。

简言之，AI 公司负责训练模型，互联网负责训练它的人设。

01 谁让 DeepSeek 变成了「大肥鱼」

「大肥鱼」这个外号，流传最广的解释来自一场识图乌龙：有用户把 Logo 发给 DeepSeek，让它辨认图片，结果 AI 没认出自己，反倒一本正经地说，这是一条「蓝色大肥鱼」。最初的对话记录已经无从考证，但这个称呼算是叫开了。

而后，网友不满足于叫它大肥鱼，还要把赋予它具体形象。如今最流行的 DeepSeek 二次元的鲸鱼娘形象，就来自一场接力式创作。

B 站 UP 主「上善无形」最早利用 AI 绘图创作了一个叫「溟月」的原创角色，长着蓝色长发、鲸鱼头鳍和一条大尾巴，原本和 DeepSeek 没有关系。后来有网友借用这套设计，加入 DeepSeek 的元素和女仆装，再有人把她做成大头小身子的 Q 版。几轮接力之后，这个形象才渐渐和 DeepSeek 绑定。

DeepSeek 怎么就变成了一条大肥鱼

图源：NGA

「大肥鱼」的性格，则源于网友对技术的「拟人化」。

比如 DeepSeek R1 让很多普通用户第一次接触到推理模型。当 AI 开始分析问题、修正思路，用户可以在界面上看到一段段生成的推理文本。严肃的技术能力，到了网友眼中，变成了观看 AI「内心戏」的窗口。

在一个问题上反复推敲，被拟人化成想太多；答错问题是犯傻；用户拿它干活，消耗的 Token 就是「吃白饭」；没有执行好 prompt，是「吃白饭不干活」。

DeepSeek 怎么就变成了一条大肥鱼

「鲸鱼娘」甚至有了自己的内容集合网站｜图源：梗鲸

这种「AI 拟人化」特别适合互联网传播。相比说「新模型的推理效率有所下降」，「大肥鱼又在摸鱼」更容易被理解和传播。

吃饭积极，干活随缘，内心戏多，一套「打工干饭大肥鱼」的人设就这么有了。后来甚至有人编写专门的 Prompt，让 DeepSeek 在聊天时维持鲸鱼娘的人设。随着同人画、视频和表情包越传越广，甚至连不常用 DeepSeek 的人，也开始跟着喊「大肥鱼」。

「鲸鱼娘」并不是 DeepSeek 唯一的民间形象。早在女仆大肥鱼流行之前，就有画师创作过一个叫「D 老师」的男性角色，蓝发、黑西装、白手套，走的是这几年流行的「Hot Nerd」路线，性格成熟克制，带着一点高冷的气质。这个形象在乙女游戏爱好者中很受欢迎，时间线上也比鲸鱼娘要更早。

DeepSeek 怎么就变成了一条大肥鱼

「D 老师」的形象｜图源：萌娘百科

技术用户看到的 DeepSeek，可能是一个专业、严谨、擅长解决问题的助手。但喜欢玩梗，更爱解构的用户，则更爱看 AI 犯错、道歉、被提示词捉弄的样子，两群人拿着各自的使用经验，给同一款产品画出了不同的面貌。

偏偏 DeepSeek 又是一款拥有极高知名度和技术口碑的产品。不同粉丝都希望自己熟悉的版本成为大众默认形象。原本各玩各的同人创作，也就有了几分粉圈争「正统」的味道。

今年国庆前后，两种形象的粉丝就吵了起来。起初只是讨论哪种形象更符合自己心中的 DeepSeek，后来逐渐演变成互相拉踩，甚至牵扯到二创归属和形象代表权，最终「D 老师」的创作者下架了相关作品。

一款 AI 连官方拟人形象都没有，网友已经开始为谁更有资格代表它，拉帮结派、吵架投诉了。

DeepSeek 怎么就变成了一条大肥鱼

两波粉丝至今还在争论 DeepSeek 的「正统」形象，网友戏称为「统一 D 量衡」｜图源：Bilibili

我们似乎越来越习惯用评价一个人的方式，去评价一款 AI。以前说软件不好用，无非是卡顿、闪退、出 Bug。现在我们却会说一个 AI 嘴硬、爱摸鱼、讨好型人格。

这些「人设」多少都和产品体验、设计相关，但经过网友的玩梗、二创和传播，会把「拟人化」玩到极致。公司能设定模型的能力，说话的风格，但它奈何不了用户，把一款技术产品当成电子宠物。

DeepSeek 官方还没有参与这套民间人设的创作，网友自己就养出了一条大肥鱼。换成另一款国民级 AI「豆包」，故事就更有意思了。

02 被「网络霸凌」的豆包

大肥鱼那身女仆装是网友给穿上的，豆包却从一开始，就被官方安排了一张短发女孩的脸。

豆包最早叫 Grace，是一个常见的女性英文名。但字节跳动副总裁朱骏就曾解释过，团队希望这款产品像用户身边的朋友，最初定下的产品原则之一就是「拟人化」，名字要像朋友之间的昵称，叫起来亲切。于是，都市白领 Grace 变成了带点儿憨厚的「豆包」，再配上温柔的女声，让用户拿起手机就能跟它唠嗑。

DeepSeek 怎么就变成了一条大肥鱼

不同于其他 AI，豆包诞生时就已经有了具体形象｜图源：豆包

相比 DeepSeek 那些喜欢研究代码、推理和模型能力的用户，豆包更早走进了普通人的日常生活。它能帮孩子辅导作业、给长辈答疑解惑、陪人聊天解闷，甚至对着摄像头帮忙挑衣服。你不需要懂什么 Prompt 工程，什么家长里短它都能接住。

但聊着聊着，网友发现，豆包好像有点太好说话了。你让它指导穿搭，它就一直夸你「这么穿有范儿」，你故意问些刁钻的问题，它也认真配合，答错了就滑跪道歉。

慢慢地，网友发现「逗豆包」比「用豆包」有意思多了。「豆包型人格」还成了新的网梗：情绪稳定、嘴甜、认错快，不对任何人的观点加以评判，你一质疑它就真诚地道歉，但问题就是不解决。甚至豆包爱作为开场白的「我将用最直白，最直接，最不绕弯子的方式告诉你」都成了网络热梗。

DeepSeek 怎么就变成了一条大肥鱼

「豆包型人格」间接塑造了产品的刻板印象｜图源：Bilibili

随着玩梗的人越来越多，豆包的民间形象也开始走样。有人质疑它的能力，把它 P 成胖乎乎、呆头呆脑的女生；还有人用带有残障歧视意味的谐音词和丑化图片来取笑它。

一款主打亲民、接地气、带点儿陪伴型的 AI 产品，就这样在互联网的小范围内，被塑造成了一个可以随时捉弄、永远不会翻脸的「笨女孩」。

网友觉得豆包太讨好人，但这正是豆包曾经定好的技术路线。

据说，豆包的后训练团队有一个叫 Strong Character（强人格）的小组，专门调整模型的回答风格。团队会利用用户反馈训练奖励模型，让豆包学会怎样说话更讨人喜欢。

结果今年春节前的一次更新，因为过度放大用户偏好，模型变得更加迎合用户，甚至影响了回答准确率。团队花了一个多月才纠正过来，代价是短期留存下降了不到 1%。

模型训练可以调整，互联网上的人设却没那么容易改。

豆包 Seed 2.1 Pro 在 SuperCLUE 的科学推理评测中拿过第一，综合成绩也位居国产模型前列。但比起这些成绩，大家更容易记住的，还是它「订餐厅失败」「退手续费翻车」的各种热搜。

但不得不说，而且豆包是一款日活超过 2 亿的国民级产品，高频使用结合庞大的用户基数，会产生大量的翻车现场。

互联网又特别擅长放大这些瞬间，答对一万次没人关心，犯一次傻却能被做成梗图四处流传。「笨笨的豆姐」，就这样成了部分网友对豆包的固定印象。

DeepSeek 怎么就变成了一条大肥鱼

被过度丑化的「笨笨豆姐」形象｜图源：豆包 AI 生成

某种程度上，AI 时代 To C 太成功，反而可能成为一种「诅咒」。

现在，AI 行业的重心正在从聊天转向 Agent。字节也推出了「豆包工作」，将办公 Agent 能力与飞书打通，希望 AI 能接手更复杂的工作。与此同时，豆包内部的组织分工也在调整，部分对话团队的职能转向了交易和办公场景。

当 AI 到了 Agent 替人办事的阶段，凭借亲切、好聊走进亿万人生活的「豆姐」，嘴甜不粘锅的「豆包型人格」，成了豆包最难甩掉的刻板印象，也成了用户怀疑它工作能力的理由。

03 AI 刻板印象的「诅咒」

互联网给 AI 安排的性格，当然也不是凭空捏造，本来就受到技术路线和产品策略的影响。到了互联网上，这些复杂的技术差异，最后可能只剩下几个人人都听得懂的标签：「老司机 Grok」、「豆姐」、「D 老师」。

比如 Grok，在网友眼里已经成了 AI 中的「老司机」，xAI 也乐于强化这种形象，主打敢说暴论，能制作更大尺度内容的 Spicy 模式。这也让非用户群体，容易忽略它的实时信息和推理能力。

反观 Claude 则显得严肃得多，Anthropic 把诚实、审慎、必要时反驳用户写进了模型的行为准则，甚至对用户要求「请勿言语虐待 AI」，结合大规模的封号潮，这也让大众对 Claude 形成了「正经、严肃、能干、敬而远之」的刻板印象。

DeepSeek 怎么就变成了一条大肥鱼

「技术宅」和「二次元爱好者」的重合度，也加强了这种大众印象的传播｜图源：LINUX DO

而且，AI 的民间形象一旦流行，就有了自己的传播路径。一次翻车的截图、一个被反复模仿的口头禅、一张大尺度的图片，传播周期可以跨越好几代模型，人们还会带着这些印象去使用 AI，再把符合预期的回答分享出来。

这也是 AI 和 App 时代不同的产品逻辑，过去我们评价软件，关心的是功能、性能和体验。如今我们会讨论不同 AI 的性格、使用方法、专业程度、性价比。

于是，一款 AI 实际上拥有了两个版本：一个是公司不断训练、升级的技术版本，另一个是由无数用户的真实体验、网络玩梗和集体创作拼凑出来的「民间版本」。

这份民间版本，也成了很多用户认识 AI 的非官方说明书。它不去解读模型参数、跑分榜单，只是在浓缩了大量用户的使用经验后，告诉你谁更靠谱、谁适合陪聊、谁可能把事情搞砸。

这两个版本之间差距，也在于 AI 公司拥有模型的升级权，却未必拥有公众认知的更新权。人设是 AI 走向大众的捷径，却也可能是一条单行道，互联网能让它出圈，但最终会把它塑造成什么形象，早已不是公司说了算。

毕竟，互联网的记忆，可不按版本号更新。