碳纖維增強鋁基（AlSi10Mg+20% CF）復合材料通過3D打印實現各向異性設計。美國密歇根大學開發的定向碳纖維鋪放技術，使復合材料沿纖維方向的導熱系數達220W/m·K，垂直方向為45W/m·K，適用于定向散熱衛星載荷支架。另一案例是氧化鋁顆粒（Al?O?）增強鈦基復合材料，硬度提升至650HV，用于航空發動機耐磨襯套。挑戰在于增強相與基體的界面結合——采用等離子球化預包覆工藝，在鈦粉表面沉積200nm Al?O?層，可使界面剪切強度從50MPa提升至180MPa。未來，多功能復合材料（如壓電、熱電特性集成）或推動智能結構件發展。

金屬-陶瓷或金屬-聚合物多材料3D打印正拓展功能器件邊界。例如，NASA采用梯度材料打印的火箭噴嘴，內層使用耐高溫鎳基合金（Inconel 625），外層結合銅合金（GRCop-42）提升導熱性，界面結合強度達200MPa。該技術需精確控制不同材料的熔融溫度差（如銅1083℃ vs 鎳1453℃），通過雙激光系統分區熔化。此外，德國Fraunhofer研究所開發的冷噴涂復合打印技術，可在鈦合金基體上沉積碳化鎢涂層，硬度提升至1500HV，用于鉆探工具耐磨部件。但多材料打印的殘余應力管理仍是難點，需通過有限元模擬優化層間熱分布青海鈦合金工藝品鈦合金粉末品牌鋁合金與鈦合金的復合打印技術正在實驗階段。

人工智能正革新金屬粉末的質量檢測流程。德國通快（TRUMPF）開發的AI視覺系統，通過高分辨率攝像頭與深度學習算法，實時分析粉末的球形度、衛星球（衛星顆粒）比例及粒徑分布，檢測精度達±2μm，效率比人工提升90%。例如，在鈦合金Ti-6Al-4V粉末篩選中，AI可識別氧含量異常批次（>0.15%）并自動隔離，減少打印缺陷率25%。此外，AI模型通過歷史數據預測粉末流動性（霍爾流速）與松裝密度的關聯性，指導霧化工藝參數優化。然而，AI訓練需超10萬組標記數據，中小企業面臨數據積累與算力成本的雙重挑戰。

將MOF材料（如ZIF-8）與金屬粉末復合，可賦予3D打印件多功能特性。美國西北大學團隊在316L不銹鋼粉末表面生長2μm厚MOF層，打印的化學反應器內壁比表面積提升至1200m2/g，催化效率較傳統材質提高4倍。在儲氫領域，鈦合金-MOF復合結構通過SLM打印形成微米級孔道（孔徑0.5-2μm），在30bar壓力下儲氫密度達4.5wt%，超越多數固態儲氫材料。挑戰在于MOF的熱分解溫度（通常<400℃）與金屬打印高溫環境不兼容，需采用冷噴涂技術后沉積MOF層，界面結合強度需≥50MPa以實現工業應用。金屬粉末的儲存需在惰性氣體環境中避免氧化。

盡管3D打印減少材料浪費（利用率可達95% vs 傳統加工的40%），但其能耗與粉末制備的環保問題引發關注。一項生命周期分析（LCA）表明，打印1kg鈦合金零件的碳排放為12-15kg CO?，其中60%來自霧化制粉過程。瑞典Sandvik公司開發的氫化脫氫（HDH）鈦粉工藝，能耗比傳統氣霧化降低35%，但粉末球形度70-80%。此外，金屬粉末的回收率不足50%，廢棄粉末需通過酸洗或電解再生，可能產生重金屬污染。未來，綠氫能源驅動的霧化設備與閉環粉末回收系統或成行業減碳關鍵路徑。

金屬3D打印技術的標準化體系仍在逐步完善中。青海鈦合金鈦合金粉末合作

高熵合金（HEA）憑借多主元（≥5種元素）的固溶強化效應，成為極端環境材料的新寵。美國HRL實驗室開發的CoCrFeNiMn粉末，通過SLM打印后抗拉強度達1.2GPa，且在-196℃下韌性無衰減，適用于液氫儲罐。其主要主要挑戰在于元素均勻性控制——等離子旋轉電極霧化（PREP）工藝可使各元素偏析度<3%，但成本超$2000/kg。近期，中國科研團隊通過機器學習篩選出FeCoNiAlTiB高熵合金，耐磨性比工具鋼提升8倍，已用于石油鉆探噴嘴的批量打印。青海鈦合金鈦合金粉末合作