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光纤激光要用AI“重做”一遍？

were65768 • • 科技前沿 •
有些“悲剧”，重复发生了几年；有些“巧思”，却依旧鲜为人知！ 光纤激光周期正迎来新一轮变盘，行业供需逻辑出现结构性转变。供给侧，以价换量收效甚微，技术路线趋向多元化；需求侧，场景驱动取代通用竞争，智能

有些“悲剧”，重复发生了几年；有些“巧思”，却依旧鲜为人知！

光纤激光周期正迎来新一轮变盘，行业供需逻辑出现结构性转变。供给侧，以价换量收效甚微，技术路线趋向多元化；需求侧，场景驱动取代通用竞争，智能化需求持续上升。谁的增值空间大、效率高，方案覆盖场景更多、智能化程度更高，谁就能从无序纷争中脱颖而出，主导本轮周期。

那么，光纤激光企业该如何找准方向？今天，维科网·激光想重点聊聊激光与AI的可能性。这个维度忽然就成了本轮行业变革最大的变量。过去两年，DeepSeek等国产大模型陆续问世、AI Agent概念进入大众视野等AI新叙事在不断冲击着千行百业的竞争逻辑。聚焦到激光制造业来看，“激光＋AI”是当下设备端最具穿透力的价值变量。但市面上现有的产品和方案普遍浮于表面，多数企业仍以局部、碎片化的AI辅助功能应用为主，停留在硬件叠加算法的浅层阶段，无法达到深度融合，仅有少数企业摸到了门槛。

据维科网·激光获悉，大族光子此前于国内率先提出“同源感知”概念，并推出Ai－Cut系列激光器，首次以AI命名光源。该技术能否在系统层面，真正让激光与AI达成深度融合？

光纤激光行业的变局

要理解“激光＋AI”对于终端行业的意义，我们首先要搞清楚下游加工户需要什么？光纤激光供应商又面临着什么？

从供给端看，光纤激光行业同质化竞争成常态，价格缺乏上涨基础。一组数据表明，从2021到2025年，激光器单价下跌90％，毛利率蒸发70％。无利可图，就意味着企业没有资金投入研发，失去创新动力，自然只能在价格战的怪圈里疲于奔命。随着竞争加剧，企业为保利润，降质成了板上钉钉的事实，由此整机端陷入“降价—降质—再降价”的恶性循环。

从需求端看，粗放式下料市场加工类型更细化，因而用户对设备的智能化需求不断提高。作为加工方，降本增效是本能，他们既要切得好、切得快，又要切得轻松。基于操作端看就是希望操机无门槛，对新人略微引导即可上手，压低培训成本；生产端看就是少调机、少废件、少停机，设备即装即用，实现高OEE连续稳定产出；管理端就是能够对产能、良率、成本、耗材寿命等关键指标一目了然，由此减少人工干预，削减试切损耗，降低人工成本，向数字化工厂转型。

从工艺端看，激光切割在厚板加工领域存在短板，终端用户对激光工艺的实际应用能力与收益性仍心存疑虑。如厚板穿孔受板材厚度、热传导、气压波动等变量影响，人工调参容错率低，穿孔时间长了，能耗高、效率低、折损齿条寿命；时间短了，又经常会穿不透，需二次补孔，费时费气；而需要共边切割时，高功率激光批量加工又极易发生热变形或外力位移，导致工件报废，用户只能放弃该模式。

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此外，较厚板材、管材批量切割时常出现漏切、切不透、断面瑕疵等问题，无法实时监测，要有人“盯梢”，事后还要安排全检，抬高人力与时间成本，工艺一致性与稳定性无法保障。

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在维科网·激光看来，传统设备高度依赖人工经验的模式，工艺稳定性差、容错率低，无法适配航天航空、船舶制造等高端应用场景。激光厂商要想解决上述难题，就必须找到全新的技术方式，摆脱设备对“人”的依赖。

融入AI，是激光切割未来的路

单纯靠堆高功率、优化参数的“佛系打法”，已经无法综合性地突破上述行业困局。更何况功率越高，设备的售价和运维成本也越高，增量收益远远无法覆盖新增成本，这与终端用户锱铢必较的经济效益账背道而驰。要想破局，激光器就必须跳出固有思维，从自身“卖光源”单一硬件供应商的定位，转换为场景化、系统化的激光加工解决方案服务商。恰逢AI大模型愈发成熟，激光技术与AI的融合自然成为行业突围的关键。

事实上，终端用户相对来说会更愿意为这种“系统性能力”支付溢价，未来的光纤激光行业将告别“低价制胜”的逻辑，谁能把设备、工艺、场景和数据整合，创造可量化的经济效益，谁就能成为新时代的话事人。

正是基于这一判断，大族光子从激光切割方案的源头融入AI技术，打造出Ai－Cut系列激光器，在国内高功率光纤激光行业首创同源感知技术，在单个加工周期内，实现从检测层、决策层、执行层到创新层的完整闭环，让设备真正具备自主感知、自主决策、自主执行、自主优化的原生能力。

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与现有的激光＋AI方案不同，Ai－Cut系列打通了激光器、控制系统与切割头三大激光装备核心硬件的数据壁垒，可以理解为三者融合为同一主体，做到了有眼、有脑、有手的“类人化”联动。

从笔者的角度理解，Ai－Cut系列能够自主感知切割工况，采集实时数据，反馈给主脑，主脑通过与多元化切割应用场景工艺数据比对，经由AI算法自主分析，输出更精确、更符合实际工况以及更高效的加工方案，由此传递至执行层完成精准切割。与此同时，执行层又会根据实时切割工况，做出适配相应变化的机械调整，全程无需人工干预，大有几分机器持光刀切材转为人持光刀切材的味道。

Ai－Cut系列是如何通过为四大操作层面建立自主模式，实现激光切割解决方案“类人化的”？

检测端，为实现工况自主感知与精准风控，Ai－Cut系列方案集成了以AI CutSense Guard?（切透检测）与AI Pierce Guard?（穿孔检测）为核心的功能矩阵。

AI切透检测能够实时捕捉工件是否存在切不透、废料未脱落等异常工况，自动触发重切或报警，防止后续完工后出现不良品。传统的应对方案，往往需要加装额外的检测设备，不仅做不到真正的实时同步，整体耗时更是超出一倍以上，徒增成本与系统复杂度。对于加工户而言，这种“外挂式”方案显然不如AI切透检测的内置能力更能很好的适配其需求。

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AI穿孔检测则攻克了以往平面切割中实现氧气碳钢穿孔检测及复杂工况下检测失效的行业难题。传统方案稳定性较差、局限性较大，仅适配空气或氮气切割中薄板检测，且对切割喷嘴还施加了尺寸需在2mm以上的限制，无法兼容碳钢氧气穿孔检测，导致激光切割工艺在近半数的实际应用场景中没办法高效稳定穿孔。

而AI穿孔检测不挑气体和喷嘴规格，无论是采用氧气正焦还是负焦，整板批量切割检测均可靠稳定。基于实测数据，穿孔效率提升30％以上，且板材越厚，效率提升反而越明显，切割节奏做到“落刀无悔，即透即走”，无需额外的人工调试，有效避免过度穿孔造成的能耗浪费与设备损耗。

在共边切割场景下，亦能100％精准识别热变形或外力导致的板材位移，智能判定补穿孔需求，减少无效穿孔次数，延长保护镜片寿命。可以说，AI穿孔检测，是当前切割领域最可靠、最稳妥的解决方案。

单纯的工况感知只能发现问题，想要真正解决厚板切割工艺的弊端，设备就必须能够对问题进行专业性的实时分析与及时处理。

决策与执行端，Ai－Cut系列方案构建了以Ether CAT高速总线为中枢、兼具自主学习与自适应能力的闭环智能测控体系，实现检测数据的微秒级同步与交互，打通单个加工周期内感知、决策、执行三大环节。

例如在厚板切割中，设备中枢能够通过AI检测作为眼睛实时判断穿孔状态是否达到要求，从而根据实际情况，进行补穿孔或自动调整激光器参数立即切换至切割阶段，彻底打破了传统设备开环控制或慢响应控制的技术局限，实现复杂厚板工况下的全流程自适应、高精度智能化加工。

工艺优化端，基于多次对实际切割工况的实时感知与分析，AI算法能够自主学习并捕捉用户存在的切割瓶颈，进而自动迭代算法模型与切割参数，优化切割工艺，提升工件切割质量、效率与设备的综合性能，反哺用户对新工艺的探索与开发。通俗地讲，当激光切割与AI技术深度融合后，设备的性能会在每一次加工中不断优化，用户使用状况也会持续升级，达到长期增值的目的，告别传统设备越用越力不从心的宿命。

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回归用户价值的本位，加工商的诉求其实就是省心稳定、节能高效、不挑活、稼动率高、品质如一，且资产本身具备增值空间——只要融合AI算法精准量化“激光切割技术的增益价值”，就能为加工商创造新的收益来源。所以，Ai－Cut系列的差异化竞争优势并在于让数据流转出智能，让智能沉淀为工艺，让工艺进化为不可复制的长期壁垒。

而要将上述几点完全打通，形成闭环，前提是激光器必须足够稳定。据维科网·激光观察，自大族激光内部成立高功率连续光纤激光器研发专项团队（大族光子前身），便决心打破光纤激光器上游核心器件的技术壁垒，实现国产全技术链自主可控。由此，该公司通过持续引入全球关键技术与人才，实施垂直整合战略，并于2014年、2017年分别实现半导体泵浦源、特种增益光纤和核心光学器件的自研自产，其首批完全自主知识产权千瓦级光纤激光器率先应用于集团内部装备，成功完成了从技术研发到市场验证的“内循环”。

2023年，大族光子推出新型高掺磷大模场掺镱光纤，可实现长时间工作功率无衰减（波动＜±1％）。依托从泵浦源、特种光纤、光纤器件到整机设计的全链条核心技术，大族光子生产的光纤激光器产品为“同源感知”技术的问世筑牢了稳定性根基。

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如何真正理解、构建“激光＋AI”？

有句话说得很对，AI会重写每一个产业。对光纤激光企业而言，继续走传统路径已难以为继，需要将激光器代际升级从提供核心硬件的固有逻辑，转向平台逻辑、自主逻辑与用户逻辑。大族光子所做的事，正是用AI重新架构光纤激光。

其实，业内很多激光企业的典型思路，仍停留在硬件端，或单纯的硬件＋软件组合端，靠下游市场放量，回过头来提升服务与平台。Ai－Cut系列的“同源感知技术”反而是逆着逻辑走，从产品建立阶段，就将激光、算法、软件、数据和用户侧交互放进一套AI架构中通盘考量，是一种区别于嵌入式AI功能的底层方法论。

我们能看到，随着这两年AI技术的爆发，不少激光企业开始主动向AI靠拢，但多数企业所讲的“激光＋AI”，本质上还停留在外挂层面。简而言之就是，打造AI助手，嵌入算法模块，或提供一个看起来更智能、更易操作的控制界面。

大族光子传承大族集团的创新基因，首次将AI直接用于产品系列命名中，在笔者看来，这强调的就不是某个单一功能模块，而是底层架构是否真正具备支撑AI运行的能力、具备自主思考的能力，而不是简单的搬运工作。如果大家所推行的激光＋AI仅仅只是把激光器、控制系统和加工头打包成解决方案，然后加个算法模块就叫AI，那有什么意义？除了具备营销属性，没有任何产品力。激光企业要融入AI，就应该用AI把整个链路重新做一遍。

传统激光企业面临的一个核心问题，是很难真正理解和适应复杂多变的加工场景。设备可以按照预设规则去处理用户下发的加工需求，但很难同时应对各类实时变化的不确定因素。从宏观角度看，激光厂商的思路应当是将固定的规则体系转换为动态自主学习体系，把激光器、控制系统、加工头三大核心因子有效整合进一个能思考、能进化、能扩张、高度协同的系统框架里，使设备具备类似“人”的感知与决策特征。大族光子AI－cut系列之所以能够越用越好、实现长期增值，正是基于这一逻辑——设备高效运行，积累工艺数据，算法也将得到充分优化，从而形成传统激光器企业难以建立的长期壁垒。

写在最后

诚然，过去几年，光纤激光赛道围绕外采组装集成、拆机搬运技术、拼价格、拼功率、拼成本几大“无效”思维，在市场上你追我赶。需求上行期，或许这套叙事逻辑还能成立，可一旦市场趋寒、库存积压、用户趋于理性、追求收益比，所有问题都会集中喷发。就好比以前加工户千万级的激光切割设备投入毫不眨眼，如今几十万的设备我都要考量一二。

没有价值谈何利润，没有技术差异，谈何创新？如今的光纤激光生态就是如此。无法建立真正可持续的技术壁垒，亦无法突破降价降质的局限。但现实是，终端企业需要高性价比的产业为自身创造盈利空间，也同样愿意为具备增值空间的技术溢价买单，那么激光企业就应该、也必须提供一种全新的价值创造方式、全新的产品力，改变激光系统原有的运行逻辑、盈利逻辑和服务逻辑。这才是AI赋能激光产业真正的重要性。

在AI撼动人类文明基底的变革时代，激光应用的疆域必须被重新勘定，行业本身也亟待历经一场彻底的颠覆与重构。光纤激光产业若要迈向高质量发展，就必须挣脱同质内卷的路径惯性与传统桎梏，构筑价值共生的优质生态圈。突围之路何在？这，或许正是大族光子坚定不移地推进AI深度融合，所蕴含的深层意义。

（来源：维科网）
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