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摘要：数据算力产业的飞速发展，使机械设计制造和自动化从原来的制造领域中跳脱出来，成为算力基础设施精密制造、智能运维的主要支撑。本文从学科融合的角度出发，对机械设计制造及自动化在算力产业中技术创新的途径、应用领域和未来的发展方向进行分析，给产业协同升级提供理论上的支持。

关键词：机械设计制造；自动化；数据算力产业；创新；发展

引言

数字经济时代算力成为核心生产力，产业规模不断扩大，精密装备、智能产线、高效运维需求越来越大。机械设计制造及自动化是制造业的中心学科，它把机械工程、控制技术和信息技术融合在一起，可以准确地满足算力产业“高精度、高可靠、智能化”发展的要求。两者融合是机械学科转型升级的必然趋势，也是算力产业冲破硬件制造的壁垒，提高运转速度的有效途径。

1机械设计制造及自动化与数据算力产业的融合基础

机械设计制造及自动化同数据算力产业的融合，是基于技术互补和需求匹配这两条逻辑来展开的。从技术角度来说，机械学科的精密加工、结构设计、自动控制能力可以解决算力硬件制造微米级精度的问题，数据算力产业的大数据、云计算、人工智能技术又可以促进机械设计仿真优化、制造过程智能管控，从而形成“机械承载算力、算力驱动机械升级”的闭环系统。从需求方面来说，算力产业的主要承载者，即服务器、智算中心液冷设备、芯片制造装备等，都需要机械设计制造与自动化给出量身定做的解决方案。以AI服务器液冷冷板的机械加工保证微通道精度、智算中心散热装备的自动化控制实现温度动态调节等为例，这些刚需对接为学科融合打下了良好的基础。工业互联网、数字孪生等技术的成熟，把机械设计、生产、运维和数据采集、分析、算力调度的壁垒打通了，加快了二者的融合速度。

2数据算力产业驱动机械设计制造及自动化的创新方向

数据算力产业技术更新和场景拓展促使机械设计制造和自动化从原来的单向技术模式中走出来，从设计、制造、控制三个方面开展系统性的创新。设计阶段，利用生成式AI以及算力仿真技术对设计逻辑进行重塑，克服以往的不足。利用云端超算，可以立即对算力设备的拓扑结构以及各种物理场仿真工作展开，例如液冷分流块的耦合仿真设计周期缩短50%以上。模块化、轻量化设计成为主流，与算力设备的发展趋势相吻合，改变了以往服务器机架所用材料、结构单一固定的局面。制造环节精密化、柔性化制造技术得以突破。算力核心部件对精度有要求，从而导致超精密加工设备的研制和应用，来控制加工误差。柔性制造系统依靠相关的设备和产线来完成混流生产，解决了传统产线的适配性问题。控制环节用云边协同智能控制代替传统的单机控制。采用网络将设备的数据上传到服务器上，用智能算法对设备进行实时的监控和调控，例如智算中心冷却系统可以自动调节，达到节能又不中断设备运转的目的。

3机械设计制造及自动化在数据算力产业中的核心应用

3.1算力基础设施精密制造

算力基础设施属于数据算力产业的硬件核心，制造很大程度上依靠机械设计制造以及自动化技术。智算中心液冷系统属于高密度算力散热的重要部分，冷板、分流块、密封接头等关键部件要依靠超精密机械加工来保证性能。机械设计环节用仿生流道设计优化冷却液的流动路径，提高散热效率，制造环节依靠专用钻铣加工中心对微通道进行高精度铣削，保证流道的一致性，自动化装配线利用视觉定位和自动压合技术完成密封件的精准安装，保证无泄漏，支撑液冷系统在智算中心的大规模应用。服务器机柜、机箱等结构件用机械模块化设计和自动化钣金生产线，实现快速定制和大批量生产，用振动仿真优化结构来抵御设备运行的振动影响，保证算力硬件稳定运行。

3.2算力装备智能运维与保障

数据算力产业的持续稳定运转，要依靠高效的装备运维体系，机械设计制造及自动化同算力技术融合起来，形成起预测性、智能化的运维模式。依靠机械装备上安装的振动、温度、压力等传感器，对运行状态进行实时监测并上传到算力平台，利用大数据分析以及AI故障诊断模型，提前发现轴承磨损、齿轮故障、管路堵塞等问题，把传统的事后维修改为预测性维护，减少算力设备停机的风险。自动化运维设备智能巡检机器人、自动除尘装置等依靠机械行走机构和自动控制技术，在智算中心机房里自主移动，对设备进行状态检测、灰尘清理等作业，代替人工进行高危、重复性的作业，提高运维效率。数字孪生技术的应用，创建算力装备的虚拟映射模型，依靠实时运行数据，可以模拟不同的工况下设备的状态，助力运维人员制订维护计划，达成运维过程的可视化、精准化。

3.3算力制造装备自主可控升级

芯片制造、算力芯片封装测试等核心技术环节属于数据算力产业的“卡脖子”领域，机械设计制造及自动化给制造装备自主可控赋予支撑。光刻机、刻蚀机等半导体装备的精密运动台、光学镜头调节机构等核心机械部件，要依靠超精密机械设计和制造来保证纳米级运动精度。我国机械学科主要攻克核心部件，取得高精度导轨、空气轴承、精密传动系统等关键核心技术，并与国产自动化控制系统相结合，逐步实现半导体制造装备核心部件的自主可控。同时算力芯片封装设备的键合机、固晶机依靠机械自动化技术实现高速、高精度的操作，提高芯片封装良率，促进我国算力产业链的完善。

结语

机械设计制造及自动化同数据算力产业的融合，属于技术发展和产业转型的必然走向。机械学科给算力产业提供精密制造、智能运维的硬件支持，算力产业又使机械学科向精密化、智能化、绿色化方向发展。目前两者融合还存在着高端工业软件依赖、核心精密部件不足、数据安全风险等问题。未来要不断加强学科交叉研究，攻克关键核心技术，构建起完善的产业协同生态，使机械设计制造及自动化深入到数据算力产业的全过程之中，为我国数字经济高质量发展筑牢根基。

参考文献

[1] 翟利国。机械设计制造及自动化技术智能化发展趋势研究 [J]. 中国科技论文在线精品论文，2025,18 (01):80-82.

[2] 徐一凡。智能化技术在机械设计制造及其自动化中的应用研究 [J]. 模具制造，2025,25 (02):23-25.

 王 伟

乌兰察布察哈尔高新技术开发区企业服务中心