上海人工智能实验室联合中科院金属研究所、苏州国家实验室、上海电气发布自进化合金设计专家模型书生·衍金（AlloyEvo）：仅经一批次实验迭代，设计出的3D打印工程钛合金抗拉强度达1817MPa（较1611MPa最高基准提升12.8%），均匀延伸率5%持平，并以航空航天超高强承力螺栓完成实物验证。模型构建「设计—评估—经验积累—再设计」闭环：AlloyDes生成候选成分与工艺路线，AlloyLLM（28万篇文献、16B Token语料，覆盖六大类合金62项关键性质，30项评测准确率72.37%）预测性能并分析机理，AlloyExp将成功与失败案例沉淀为可复用的结构化「经验卡」（首轮经验被后续17轮迭代复用）。传统高端合金研发高度依赖专家试错、经验难以沉淀，AI 范式把大量试错前移至模型端，并已集成至书生·端砚科学发现平台，未来可拓展高温合金、特种钢、稀土等方向。对粉末采购商：AI 设计将显著加速新合金牌号的出现节奏——新成分从实验室走向粉末厂定制雾化的周期缩短，粉末厂对多品种、小批量试制粉的响应能力成为卡位关键；模型给出的成分-工艺组合（如钛合金热处理制度）可直接指导粉末客户工艺开发，建议关注与AI材料平台/高校团队的联合定制粉末验证，抢先绑定下一代牌号供粉资格。

Meltio与日本机床厂HORKOS联合发布NX70 DUO双头混合加工中心：将线材激光金属沉积（LMD）与五轴机加工集成于同一机床，双头交替完成增材成形与精加工，面向模具制造与高价值零件修复场景，首台已售予国际化大客户。线材LMD路线以金属丝材替代粉末原料，材料成本与安全管控门槛显著低于粉末床工艺，是传统机加厂切入增材制造的低门槛路径。Meltio此前以「打印头+机台」开放生态扩张，与主流机床厂绑定后渠道覆盖进一步加速。对粉末采购商：线材路线扩张短期分流部分模具钢、镍基修复类粉末需求，但同样把增材制造带入更多传统车间、做大行业基数；粉末厂可关注「丝材+粉末」双路线客户——线材客户升级到粉末床工艺时，往往是高价值粉末的增量来源。

宁波日报报道，宁波中科祥龙为柏林工业大学FaSTTUBe车队提供的3D打印逆变器冷却板助力其夺得2026赛季大学生方程式波兰站队史首冠。冷却板采用增材制造一体化设计，减重15%，在紧凑空间内实现更优流道设计，将航空航天级3D打印技术外溢至赛车场景。大学生方程式是汽车工程人才培养的顶级竞技场，参赛车队对轻量化与散热的极致追求与航空航天需求同构，是增材制造技术的高曝光验证场。对粉末采购商：赛车/汽车零部件场景对铝合金与高温合金粉末提出小批量、高定制需求，是粉末厂切入汽车供应链的轻量化样板窗口；此类赛事背书案例可作为粉末牌号宣传的真实应用证言，建议粉末厂与高校车队建立联合验证项目，沉淀可复用的热管理应用数据。