摘要：如果说传统3D打印是”按图纸施工”的“机械工匠”，那么顶刊Nature最新报道的GRACE技术，便是一位会观察、能决策的“智能工匠”。这项由生成式自适应、情境感知3D打印（Generative, Adaptive, Context-Aware 3D Print

如果说传统3D打印是”按图纸施工”的“机械工匠”，那么顶刊Nature最新报道的GRACE技术，便是一位会观察、能决策的“智能工匠”。这项由生成式自适应、情境感知3D打印（Generative, Adaptive, Context-Aware 3D Printing）技术带来的突破，不仅让3D打印机具备了”读懂”打印环境的能力，更为再生医学领域提供了一条探索功能性仿生组织的新路径。

近日，顶刊Nature 发表了一篇题为“Adaptive and context-aware volumetric printing” 的论文，提出了这种名为GRACE（生成式自适应情境感知3D打印）的创新技术。本期谷·专栏将分享其中的要点。

深入了解研究成果，请前往原文： Florczak, S., Größbacher, G., Ribezzi, D. et al. Adaptive and context-aware volumetric printing. Nature645, 108–114 (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-09436-7

【摘要】

论文介绍了一种名为GRACE（生成式自适应情境感知3D打印）的创新技术，该技术融合三维成像、计算机视觉和参数化建模，通过体积增材制造实现高度定制化、可感知周围环境的复杂结构制造。GRACE能够快速自动生成贴合从细胞到宏观尺度特征的几何形态，极大减少了人工干预。该技术在合成物体制造与生物制造中展现出广泛适用性，例如在含细胞生物墨水中生成自适应类血管结构，从而显著提升功能表现。同时，GRACE还支持多步打印的精准对齐，以及通过阴影校正实现对不透明表面的检测与覆盖打印。兼容多种打印模式，突破了传统增材制造在自适应设计和自动化覆盖打印方面的限制，为组织工程和再生医学带来新的可能性。

从”被动执行”到”感知环境”的3D打印

自40多年前诞生以来，增材制造的基本流程变化不大：用户通过CAD设计模型，再转化为打印指令，由设备逐层或整体制造。虽然3D打印已广泛应用于医疗、微流控、航空航天等领域，但设备始终只是被动执行命令，无法”感知”打印环境的材料构成和结构特征。

研究团队谈到，如果让3D打印机具备实时检测与响应能力，将极大推动软机器人、复合材料和活细胞打印等前沿应用的发展。近年来，计算机视觉与人工智能的进步为这一愿景提供了技术基础。同时，体积打印技术， 尤其是断层体积制造的出现，使得快速、无层打印大型复杂结构成为可能，其非侵入性的特性特别适合在已有物体上进行高精度覆盖3D打印。

3D科学谷了解到，研究人员提出GRACE技术，使3D打印机能够绘制打印材料内的化学成分和结构组成，并自主决策生成何种几何形状，真正实现智能化和自适应制造。

工作原理与实验配置

GRACE技术的核心是将体积打印与光片成像技术结合。研究人员选用极化光片显微镜（Polar light-sheet microscopy） 作为核心扫描方式，因其能快速、大尺度成像且无需改动打印光路即可轻松集成。光片可通过两种方法产生：（1）在数字微镜器件（DMD）上编码光片图案；（2）使用外部激光源与专用光学器件。尽管前者无需额外硬件，但在大多数实验中，研究人员选择了外部光片配置，以在扫描过程中最大化功率和信噪比。光片显微镜可对打印区域进行快速三维扫描，获取位置、形态甚至荧光等多维度信息。这些数据输入至参数化建模算法，实时生成与嵌入特征相匹配的打印几何。

图： Fig. 1：实验装置示意图

实验系统主要包括定制断层体积打印机和光片显微镜光路。为实现高信噪比，研究人员多数实验采用外部光片配置。通过运动控制与成像打印系统的高精度同步，实现对打印区域内特征的快速识别与三维重建。

研究人员采用基于密度的聚类算法（DBSCAN）处理点云数据，可高效识别微球、类器官等对称结构，并自动滤除噪声。实验表明，该系统在复杂异质样品中仍能保持高检测精度。

自适应结构生成与多步打印对齐

研究人员利用GRACE技术成功在包裹荧光标记的藻酸盐微球的GelMA水凝胶中，生成自适应类血管通道结构，通道直径为 450 ± 20 μm，与微球表面保持 300 μm 的偏移距离，展现出良好的可灌注性。系统还能根据微球尺寸或荧光标记差异，自动生成不同复杂程度的包围结构。

GRACE还实现了多步打印的自动对齐。例如，在制造人工骨-软骨复合结构时，系统通过迭代最近点算法自动识别已有结构的位置与方向，并在其基础上精准打印第二组分，完全避免了繁琐的手动重定位步骤。

图：Fig. 2a, 2b, 2c 分别为：包裹微球、互连结构和封装结构的渲染图、光片重建结果；Fig. 2f股骨头-软骨自动对齐打印的渲染图与重建结果。

不透明特征的图像引导打印

吸光物体造成的阴影效应是基于光聚合的体积打印常见难题。GRACE技术将光片用作轮廓仪，通过反射信号识别遮挡结构表面，并采用对象空间模型优化（Object-Space Model Optimization, OSMO） 技术对重建过程进行校正。实验证明，经过阴影校正的3D打印件在结构保真度和交联均匀性方面均有显著提升。定量分析表明，经过OSMO校正后，重建图像的Jaccard相似指数从0.70 ± 0.01提升至0.945 ± 0.007，Bhattacharyya系数从0.39 ± 0.01降低至0.15 ± 0.01，这证实了校正方法在对比度和结构相似性上均带来极显著的统计学改善。

图：Fig. 3a, 3d 分别为：流程图展示阴影校正流程、校正与未校正的3D重建和截面对比图。

在生物制造中的应用展示

GRACE技术在生物制造中表现出卓越潜力。研究人员将其与挤出-体积打印结合，在负载高密度胰岛β细胞（5.0 × 10⁷ ml⁻¹）的环状结构周围生成定制化血管网络。与“随机生成通道”和“无通道”的对照组相比，GRACE打印的样本其胰岛素分泌量（通过生物发光报告基因NanoLuc测定）显著更高（分别为 `(3.2 ± 0.3) × 10^5`、`(2.0 ± 0.4) × 10^5` 和 `(1.4 ± 0.1) × 10^5` 相对光单位，ANOVA检验, n=6, P

“ 根据3D科学谷的市场研究，在组织工程领域，血管化是横在”实验室模型”与”临床应用”间的门槛。而GRACE技术通过实时扫描细胞簇位置，能生成”随细胞走”的类血管通道——就像人体血管的分布一样，这种按需生成的血管网络设计，有助于优化营养物质的传输效率，从而促进细胞存活率。”

图：Fig. 4a, 4b, 4c, 4d 分别为：实验流程图、结构3D分割图、胰岛素分泌功能统计图；Fig. 4e, 4f 分别为：打印后光片截面图、培养4周后的组织学染色图。

通过结合长丝光聚合技术（FLight），GRACE还能制造跨尺度纤维结构，展现出良好的模态兼容性。

展望与总结

GRACE技术的核心创新在于实现了环境感知自动化体积制造，将增材制造从传统的预设程序模式转变为一种闭环智能系统。其工作流程为生物制造带来了直接突破：它能够创建出能自动适应细胞或类器官真实分布的仿生支架，并可精准制造出结构高度受控的组织构建体，从而有效调控细胞行为、促进组织成熟。这类仿生系统已成为生物医学和药物研发领域的新型研究模型。尽管当前光片成像技术已能扫描数厘米大小的样本，但未来的挑战在于制造出人类器官尺度的全尺寸组织构建体。

另一方面，当前生物材料领域也在快速发展，目前已设计出可用于生物打印的自组装材料，能够在（亚）细胞级别精细调控细胞微环境。若将这类智能材料与GRACE相结合，将有望在多个尺度上（从宏观打印结构到微观材料自组装）更好地模拟真实活体的复杂层次结构。

GRACE还带来一项独特优势：它支持在打印完成后的任意时间点对物体进行“再加工”。例如，可空间选择性接枝特定生物分子，或调整局部的硬度梯度与粘弹性，从而赋予成品新的生物功能或力学性能。

总之，GRACE不仅展现了在生物打印和通用增材制造中的广泛应用潜力，更代表了一种根本性的制造范式转变——从传统的“预设路径”打印迈向“感知-适应-响应”的智能打印新阶段。

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来源：3D科学谷