中科煜宸邢飞：打造一个激光3D打印的产业链生态圈

我相信3D打印是一项颠覆性技术。

2015年《政府工作报告》中首次提出实施“中国制造2025”，坚持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展，加快从制造大国向制造强国转变。

创新、智能、强基础、绿色，四大原则像一个标杆来丈量企业的发展。在激光产业中，就有这么一家公司一直在四条道路上努力驰骋——南京中科煜宸激光技术有限公司（以下简称：中科煜宸）。

“一个梦想——打造一个产业链生态圈”

中科煜宸总裁邢飞的前30年人生，可以说是一部学霸励志史。从一个山东沂南的普通家庭，努力学习考上一个好大学，学习期间各种奖学金和荣誉称号。师从工程院院士，博士还没毕业就在国企沈阳新松机器人自动化股份有限公司就业，甚至在国企中创办了激光事业部，开拓了公司激光领域的市场。优秀的成绩，让他在30岁时成为国企杭州中科新松光电有限公司的副总裁。

当众人以为他会一直在国企中做着这份外人梦寐以求的工作时，他决定辞职自己创业。因为在他心中早已存下一幅产业链生态圈的事业蓝图。

创业从来不是一条容易的道路。“科技人才创业需要‘清零’。”邢飞说道。尽管如此，之前研究和工作经历为其积攒的技术经验为其创业奠定了坚实的基础。

剩下的便是人才、钱财和市场三大障碍。幸运的是，邢飞的创业赶上“南京创业人才321计划”，计划项目出资200万，南京新港开发区为其免费提供3年的创业基地。不仅如此，他还有一群支持他、认可他的好友，愿意放弃海外高薪工作，回来与他一同开创事业。可谓“天时、地利、人和”，剩下的市场就要拼智慧和毅力了。

公司刚开始时，每一次业务拜访，邢飞都尽量一起去与客户交谈。后来随着公司业务逐渐从激光设备销售转变为承接激光加工、激光焊接等增值服务上。邢飞开始考虑新的市场方向，即通过与龙头企业合作，扩大企业品牌的影响力。

由于中国汽车行业的需求量巨大，爆发力强。邢飞把目标瞄准了汽车领域，并与蔚来汽车的达成了合作，为蔚来汽车提供整车车身与电池包焊接制造的服务。蔚来汽车一直致力于新能源电动车和自动驾驶汽车的研发，于去年推出高性能智能电动汽车ES8。随后，此次合作给中科煜宸带来更多的机会，成功与江淮汽车、长城华冠汽车展开合作，并在新能源领域站稳脚。

绿色环保的金属3D打印

对于中科煜宸金属3D打印这项主要发展领域，邢飞很自信，“目前金属3D打印这块在国际上还没有对标的企业，我们的技术在国际上是最领先的。整个生产链包括基础设备的生产以及模型算法都是我们自己研发制造。”

金属3D打印技术很好的体现了四大标准中的“绿色”一词。因为金属3D打印主要用于航空航天等军用领域，也包括高铁附件的再制造和修复。其修复技术，能够延长产品使用年限，创造循环经济。

“我们的技术用在煤炭行业设备的修复上，改变了以往的电镀修复。由于电镀过程中会用到大量的铬、锌等重金属，以及酸碱等物质，极大污染环境。但是，我们用3D打印技术来代替后，就极大的减轻了环境污染。不仅如此，我们帮助了例如宝钢等企业做轧辊修复，提高了其产品产量。可能单个轧辊的修复价格上涨了，但是放在整个线上，节省了百分之二十到三十的成本。可以说3D打印技术是一种颠覆性的创新技术。”

以金属粉末增强3D打印的基础

中科煜宸所有的业务都是以激光为基础，激光是巨大的能量源。金属粉末和送粉器是核心技术的一部分，支撑着3D打印产品技术。

“对于金属粉末来说，这是最基础的物质。我们要考虑到粉末是否有杂质，含氧量如何。如果设备做好了，但是没有好的粉末，依然做不出好的产品和修复功能。因此，金属粉末是技术链中的一个重要环节。我们的粉末前期是采购的，现在是和周廉院士等五位院士团队合作成立了南京增材制造粉体研究室，主要致力于高性能钛合金、高温合金和难熔金属等粉体材料的研发与产业化。这样，我们还可以根据客户的特殊要求，为其定制一些合金材料，可能会更适合3D打印技术。”

不仅在源头材料上做研发，中科煜宸也不断研发升级金属3D打印设备。

中科煜宸自主研发的同轴送粉金属3D打印设备，采用高功率激光熔融金属粉末，按照预设轨迹逐层沉积，最终形成金属零件。同轴送粉的效率比另一种铺粉打印的效率要高，但是其制品可能会比较粗糙，需要二次加工。为了让表面精度更加细致，公司正在研发新产品，即增减材一体机。增材和减材在同一个机床、空间中就能一个流程完成，做出比较好的产品。

走向创新型AI智能制造

对于中科煜宸来说，智能制造已经是一个不可阻挡的发展趋势。目前，中科煜宸正在研究智能化的打印装备，主要针对送粉领域技术优化和研究。邢飞说：“我们希望3D打印装备对于一个只会画图刚毕业的大学生来说，都可以快速上手打印东西。希望设备更加智能化、傻瓜化。”

不仅是在送粉器中引入AI算法，在生产线中，公司也引入了多种智能传感器，可以实现在线监控和在线自诊断。

“我们将人工智能设备搭载到机器加工上，提取工业流程的完整状态，检查加工的状态是不是符合规定，例如熔池是不是稳定。这样，出现了缺陷，AI设备在线就能检测出来。这样代替了传统的专家离线分析方式。通过判断和检测缺陷产生的原因，机器通过自主深度学习，将错误类型更新的存储库中，不断进行新错误的判断和改进。”