北京联合涂层技术有限公司于2019年开始，尝试将人工智能的一些统计学算法应用于等离子喷涂的工艺开发。

       热喷涂过程物理和化学过程十分复杂。以等离子喷涂为例，包括：等离子射流的生成、射流与喷涂颗粒之间的热量与动能传递、颗粒与基体的相互作用、涂层的形成等。缺乏完美的数学模型对喷涂过程进行精确计算，喷涂过程的实质，仍有待于深入研究。所以工艺研究人员一直都是凭经验和直觉反复的进行喷涂实验，以期获得期望的涂层。

       AlphaGo于2016年3月战胜围棋世界冠军李世石，2017年5月战胜排名世界**的围棋世界冠军柯洁，引起世界广泛关注。北京联合涂层公司提出采用基于人工智能（AI）的一些统计学算法和原理与热喷涂工艺数据相结合的热喷涂智能AI方案，以期提高工艺开发效率、缩短实验周期，并*终寻求*优的等离子涂层结果和喷涂工艺解决方案。

       北京联合涂层公司的热喷涂智能AI，采用计算模型与AI相结合的方式，对采用联合涂层公司UC-1000等离子喷涂设备的多次工艺过程和工艺结果进行模拟，并对工艺结果进行预测。实践证明，在一些涂层研发试验过程中，北京联合涂层公司的热喷涂智能AI能够提出一些有经验的工程师大相径庭的喷涂工艺参数组合，而其涂层结果也优于以往的数据。

       目前，北京联合涂层技术有限公司已开发出了自己的热喷涂智能AI软件，软件命名为AI-Cote®，并已申请专利。该软件已应用到了联合涂层公司日常的涂层开发工作中。联合涂层公司同时希望能够与任何公司合作，在涂层开发的过程中尝试AI-Cote®软件，以验证其效果并完善该产品。

延伸阅读

       北京联合涂层技术有限公司的UC-1000等离子喷涂设备控制平台将等离子喷涂的各个工艺参数通过质量流量计的控制实现±2%的精度，并可数字化输出，每组工艺参数均可通过PLC或PC被存储和调用。正是由于UC-1000这一精准的工艺控制和输出性能，得以实现每组工艺参数与所获得的涂层结果之间建立比较关系，并通过多组工艺与其涂层结果之间所形成的潜在线性关系，推测更佳的工艺参数组合。

   AI软件已应用到了联合涂层公司的日常喷涂开发中            公司总经理贾鹏在2018年热喷涂年会上首次提出AI技术用于

                                                                                                                                         热喷涂工艺开发