本期從商業層面，降低成本、新工藝和更多的研發投入是2018年3D打印（增材制造市場）增長的關鍵驅動力。隨著自動化程度的提高，材料的擴大，體素的控制以及軟件的改進也都會對2018年的3D打印市場發揮積極作用。

并購趨勢

    兼并和收購將在增材制造的未來發揮重要作用。具體而言，通過收購的方式以確保獲取供應鏈的競爭優勢將變得越來越重要。包括那些對金屬粉末制造商的兼并舉動，隨著市場競爭的升級，那些在上下游供應鏈跑馬圈地的企業將獲取引領市場的機會。雖然這些資本橫掃一切的舉動將或使中小企業的生存變得更加困難，不過這些企業之間的合作關系將會升級為新的可能性。這將簡化從材料到成品的流程，使其更具成本效益，提升效率，帶來從訂購到生產的新自動化水平。

自動化

    機器人單元的自動化趨勢貫穿了2017年全年，這一趨勢將在2018年得到加強。Formlabs推出了帶機械手的3D打印智能管理系統Form Cell, Form Cell可以全天不間斷運行，節約人力成本，并且 Form Cell的軟件管理系統具備錯誤監測和遠程監控等功能，這使得批量生產更流暢。

圖片來源：Formlabs

       3D Systems發布了Figure 4 SLA 3D打印平臺，這些自動化單元可以連續打印，Figure 4系統是一個模塊化、可擴展的平臺，可以生產小型塑料部件。與現有的生產工藝相比，其生產能力提高了15倍，成本降低了20%。Figure 4結合了“高速數字成型”——一種加快并簡化塑料零件生產的3D打印工藝，并配有四個不同的版本：生產型，一個集成后處理和自動化物料傳送的可擴展的自動化系統；模塊型，一個包含了自動化材料處理和集中后處理的可升級且價格實惠的系統；獨立型，一個適用于小批量生產和制造快速功能原型的工業級單引擎解決方案；牙科專用型，一款專門針對牙科生產，原型設計和失蠟鑄造的配有集中后處理功能的單引擎3D打印機。所有這些系統都綁定了3D Systems的3D Sprint和3D Connect軟件。 3D Sprint可以協助處理3D打印準備事宜，而3D Connect則是一款新型云解決方案，可為生產環境提供前瞻性和預測性的相關服務。

    通過自動化，客戶可以從可重復和持續的3D打印中獲得時間和成本優勢。這些都進一步強化了3D打印在縮短設計迭代周期和實現復雜產品制造方面的優勢。

     自動化在3D打印領域的實現是多維度的，一個維度是我們通常所熟悉的自動化，也就是上述的自動化產線這些硬軟件層面的實現。另一個維度是自動化訂單實現，包括Xometry（2017年獲得包括GE在內的2300萬美金的投資）、Maketime等在線平臺都提供自動匹配3D打印訂單與3D打印服務商之間的交易服務。西門子和達索也十分重視Market Place這樣的自動化訂單匹配平臺。

這些自動匹配訂單的Market Place成為3D打印在自動化方面另外一個維度的發展趨勢，設計人員只需要上傳文件，無需擔憂如何尋找供應商和如何控制質量的問題。

數據線程和數字雙胞胎

     波音公司在將3D打印技術用于787夢想飛機的開發工作時，開始了一些相關的過程中質量控制工作。一個小的孔隙可能會導致大的裂紋的產生，整個航空航天制造領域對產品質量的嚴苛要求將3D打印技術不斷推向更為嚴謹的制造工藝控制水平。質量控制軟件可以跟蹤加工過程，并使得質量問題可追溯化。

    仿真在質量控制方面也發揮著積極的作用，拿2017年被Ansys收購的增材制造仿真軟件3DSIM來說，軟件需要預測在粉末的特性對產品性能的影響，并確定哪些零件需要嚴格控制粉末以達到最高性能。嚴格的規格要求更精確的材料測試，這增加了制造商的成本，越嚴格的要求對應著越昂貴的測試成本，通過仿真對材料屬性在增材制造過程中發揮的作用，減少昂貴材料的浪費，以及避免試驗不通過的材料情況發生。

     不僅如此，硬軟件的結合也成為一種仿真趨勢，增材制造仿真的專業公司3DSIM已經與Sigma Labs合作開發了一個名為FLEX?軟件，該軟件模擬熱傳感器對金屬增材制造工藝的響應，提前避免可能發生的錯誤，FLEX?全部商業版本計劃于2018年初發布。FLEX?是增材制造數字線程中的關鍵部分，FLEX?用戶可以運行一個模擬軟件，預測他們3D打印設備中的高速非接觸式高溫計將“看到”什么，就像二維打印文字處理軟件的“打印預覽”功能一樣。

       增材制造數字線程包括設計信息、材料、工藝、加工以及測試信息。根據數字線程所記錄的信息，科學家們希望利用這些大數據來建立相關的數學模型，以進行有效的變量的相關性分析，從而提高對零件質量和加工穩定性的控制。在這方面，美國國家標準與技術研究所（NIST）與田納西理工大學（TTU）還提出了關于增材制造數字線程的邏輯地圖。

為了更加一致的質量穩定性，GE將人工智能技術運用到3D打印過程中來。人工智能允許在加工過程中檢測任何會影響到質量的因素，使得操作人員能夠確保進行適當的調整，從而減少質量缺陷的發生，避免材料的浪費。最終目標是獲得完美的100％的質量控制結果。沒有浪費的材料和沒有失敗的3D打印，這往往是一個遙不可及的夢想。然而，通過機器學習，一個更智能的系統正在逼近目標，并且通過數字雙胞胎，創建一個模擬的仿真模型，使得加工過程更加可預測。

在今天，關于過程中質量控制的努力在全世界范圍內的科研機構展開。美國伊利諾斯州阿貢國家實驗室也在2017年首次揭示了在3D打印金屬生產過程中微觀缺陷是如何產生的。該研究利用APS（美國主要的硬核（短波）X射線源來對增材制造過程進行成像。像這樣的研究將提供更準確的在線檢查數據，反過來，將通過提高制造過程的可靠性來推動增材制造市場的發展。

體素控制

雖然檢查零件的質量，每一個影響質量的因素都是重要的，但內外兼修是3D打印產品的發展方向。不但好用-尤其是金屬3D打印領域，還要好看-尤其是塑料3D打印領域。

    2015年，來自德國Fraunhofer計算機圖形研究所的研究人員Alan Brunton及其同事發表了一篇題為《推進3D彩色打印的邊界：誤差擴散與半透明材質（Pushing the Limits of 3-D Color Printing: Error Diffusion with Translucent Materials）》的論文，描述了一種能夠生成高度清晰和相當準確的彩色3D打印對象的算法過程，根據這種算法3D打印出來的對象相當的逼真。這項研究專注于“體素化”的噴墨三維打印。類似于二維圖片的像素由一個點所蘊含的顏色來計算，可以將其理解為由單個噴墨液滴來表示的一個3D像素。可以理解為這些研究人員創造的這種算法能夠使一臺3D打印機直接使用一種分層半色調方法控制每個體素的顏色和材質。所謂的半色調，是利用網點來模型一個對象的連續色調變化。

    2017年，Stratasys率先推出了體素級別的3D打印解決方案，其Polyjet系列的J750將多材料和高精度多色彩3D打印推向了一個全新的水平。隨后惠普宣布將在2018年推出全彩3D打印系統能實現體素級別的分辨精度，從而實現快速制造。其他方面包括XYZ Printing的da Vinci彩色3D打印以及Mcor都紛紛達到了前所未有的色彩分辨率水平。

金屬3D打印技術分化

市場研究機構IDTechEx預測全球3D打印金屬市場到2028年將達到120億美元。根據3D科學谷的市場研究，2017年上半年金屬3D打印行業銷量最高的公司EOS達到了1億多美金銷售收入，EOS比其同期增長了8%。所以從今天的市場情況來看，2028年達到120億美元的確是個飛躍般的增長。

當然金屬3D打印技術在2017年出現了明顯的分化，以粉末床激光熔融技術為代表的直接金屬3D打印與以粘結劑噴射技術為代表的間接金屬3D打印形成了各有千秋的特點。

原本并不引人注目的粘結劑噴射技術以Desktop Metal在2017年D輪1.15億美元迅速成為3D打印行業獨角獸而成為關注熱點。

或許間接金屬3D打印技術在2017年只是“小菏才露尖尖角”，因為在Desktip Metal成為獨角獸的不久，惠普宣布將在2018年推出噴墨金屬3D打印技術，而GE則于2017年12月對外公布了一臺基于粘結劑噴射工藝的原型3D打印設備，其構建體積為：300 x 300 x 350 mm 。仍有一款構建體積為原型設備2-3倍的設備目前正在研發中。這些大型企業的進入，將進一步加速間接金屬3D打印技術在應用端的轉化速度。

  2017年的3D打印市場無疑讓人感到前所未有的紛亂復雜，也只有精明的玩家才能在增材制造業中占有一席之地。3D科學谷將推出一系列的文章為谷友解析這個行業正在走向何方？