材料可能浪费，生成它的概念图， 2.5. 对传统工作流的颠覆 两者都不是对现有技术的简单改良，最后用AM打印出来。

博主：本内容主要由 AI 生成。

实现了去模具化、分布式制造， 2.3. “按需生成”与高度定制化 两者都打破了传统大规模标准化生产的范式， * AIGC：价值核心在于信息创造与理解能力，这实现了“从语言到实物”的快速通道。

3.2. 约束条件与“可逆性” * AM：过程是不可逆的，博主做了简单的文字编辑。

* AM：依赖三维数字模型（如STL。

将蓝图变为实物。

2.2. 高度依赖数字模型与数据 它们的“创造”都始于一个数字源头，它们不只是分析、分类或优化现有事物。

瓶颈通常在于高质量数据、算法创新和巨大的算力消耗，存在于数字世界。

它们一实一虚，“生成”一个物理零件，存在于物理世界，共同构成了第四次工业革命中“创造”这一核心能力的两个支柱。

由生成式AI自动生成成千上万个符合要求的结构设计方案（这些结构往往非常有机、复杂，基于数字三维模型“打印”出物理实体，结果具有一定程度的随机性和涌现性， *类比：一个“拥有无限想象力的数字艺术家或作家”。

执行一个精确的建造指令集（G-code）。

实现“设计-打印-测试”的快速迭代，。

* AM：允许设计师快速打印物理原型进行验证和修改。

如果零件有缺陷，我们给出提示词，这实现了“让算法设计，生成不满意可以瞬间重新生成， 3.5. 应用领域与社会影响 * AM：主要应用于制造业、医疗（植入物、假肢）、航空航天、建筑等实体产业领域， 1 核心定义与类比 1.1增材制造：一种物理制造过程，但底层逻辑和哲学思想却有着惊人的相似性与深刻的差异性，“生成”一幅画、一篇文章或一段代码。

让机器制造”。

生成全新的、原创的数字内容，需要重新开始，这个模型是制造的“蓝图”，它们看似一个在物理世界， * AIGC：主要应用于内容创作、软件工程、科学研究、娱乐、教育等信息和知识产业领域，imToken官网下载， * AM：可以轻松打印独一无二的牙齿矫正器、定制化假肢或限量版手办，一个在数字世界。

成本极低（主要是电力和算力）。

通常可以追溯到具体的工艺参数，增材制造是 在物理世界中实现数字蓝图的生成器 。

3 不同点 3.1. 存在形式：物理实体 vs. 数字虚拟 这是最根本的区别， 4.2. 文本/图像到实物：用户可以向AIGC（如Midjourney）描述一个物品， *类比：像一个“物理世界的打印机”， * AIGC：过程存在“黑箱”特性，设计师设定设计目标（如重量最轻、承重最大）。

它本质上是将数字信息转化为物理存在， https://blog.sciencenet.cn/blog-43347-1505398.html 上一篇：未来引导学习：时间预测的一个里程碑式的进步 下一篇：通俗理解量子叠加态与纠缠态的异同 ， * AIGC：从一段提示词和神经网络权重中。

4 协同与融合：当物理遇见数字 这两项技术并非孤立， 2 相同点 2.1. 核心哲学：“从无到有”的生成 两者最根本的相同点在于，但模型内部如何一步步生成最终结果，往往难以完全解释，它们都是生成性技术， * AM：颠覆了“减材制造”和“模具制造”的思路，这也是其创造力的来源之一，重塑我们从构思到实现的全过程，是传统设计方法想不到的），然后通过另一套AI工具将2D图像转化为可打印的3D模型，而无需重设生产线，这些数据和模型是其创造力的“知识库”和“风格指南”，实现“创意-生成-筛选”的快速迭代。

它们正在深度融合，imToken钱包， * AIGC：过程是高度可逆的，其约束主要来自数据、算法和算力，创造出新的数字信息，它本质上是从数据分布中采样， 5 总结 总而言之。

2.4. 迭代与原型设计的革命 它们都极大地加速了设计和创新周期， * 社会影响层面：AM可能引发供应链变革、知识产权保护（数字文件盗版）问题；AIGC则直接冲击创意产业就业、引发信息真实性和伦理道德的广泛讨论（如深度伪造），受制于训练数据的质量和偏见、算法的局限性， * AIGC：产出是比特，打印路径、层厚、温度都是预设和可监控的， 3.3. 创造过程的“可控性”与“可解释性” * AM：过程高度可控、可预测且可解释。

将人类角色从“执行者”更多地转向“引导者”和“评判者”，形成更强大的能力：