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Design 设计
Ivan Milovanov
密度、 纹理、 含水率或表面缺陷等方面存在明显差异， 面临多重挑战。芯片级别的智能表面还需要解决传
导致加工质量不稳定的情况。例如，天然木材往往 感元件的能耗与长期稳定性问题；人工智能驱动的
节疤分布、树脂含量不一，难以用统一参数处理， 自动化检测系统对环境光照和工具校准仍存在一定
此类木材被称为“高变异的木材”。 敏感性，例如某些视觉系统在稳定光照条件下才能
在功能响应维度，激光诱导石墨烯与纳米复合 达到最优性能。此外，技术成本控制、跨学科的协
涂层已初步验证了木材在外部环境变化时可自主调 同创新以及标准体系的完善，都将决定这一新兴技
节热辐射、电导性能和拒水能力的技术可行性。此 术方向能否真正从“可能性”走向“普及性”。
外，基于三维打印的木材增材制造也出现了新的突 但可以预见的是， 随着人工智能算法持续进化，
破——数字光处理技术与脱木质素木片的结合实现 等离子体、飞秒激光、准分子固化等先进工艺不断
了可控取向的木结构制造，近期还开发出利用山毛 突破效率与经济性的临界点，木材表面处理流程将
榉薄木片和聚氨酯胶黏剂的自动化层积方法，能够 有望彻底超越过去只为木材提供表层保护的旧模式，
完整保留连续天然长纤维并沿应力主轨迹方向进行 而是向着感知环境、响应刺激、主动调控的智能界
定向沉积，为高材料利用效率的木结构提供了新的 面层级持续跃迁。这不仅会重塑木材作为建筑和家
技术路径。 居材料的应用边界，更将为木工行业迈向真正意义
当然，智能响应型木材从实验室走向工业化仍 上的绿色智能制造提供坚实的技术支撑。
亚洲木工业 二零二六年五月至六月份 43
