3D打印使人工智能工程师能够为其模型制作传感器或外壳的物理原型。一个明确的例子：设计一个用于机器视觉摄像头的支架。你需要使用诸如 Fusion 360 之类的软件进行建模，Cura 进行切片，然后使用你的 Python IDE 来集成硬件。
机器学习硬件的快速原型制作 🤖
在开发机器人AI系统时，你需要测试物理组件。通过3D打印，你可以在几小时内为你的树莓派制作一个底盘，或为LiDAR制作一个支架。关键软件：Blender 用于有机设计，PrusaSlicer 用于配置打印，以及 OpenCV 用于验证机器视觉。这加速了迭代过程并降低了外部制造成本。
当你的神经网络需要一个备用零件的那一天 🔥
你的AI模型完美地检测物体，但当将摄像头安装到机器人上时，PLA打印的支架因处理器热量而熔化。解决方案：用PETG重新打印并添加一个风扇。幸运的是，你无需等待供应商数周；只需在耗材冷却时咒骂自己缺乏热管理预见性。