以五轴数控机床为代表的工业母机是支撑高端制造业发展的重要装备，然而当前数控机床加工面临编程技术门槛高、效率低下、依赖进口软件、依赖专家经验等问题，自主化与智能化水平亟需提升。近年来人工智能在数控加工领域已展现出一定的应用潜力，研究从三维模型到可执行加工代码的端到端自动生成将有望大幅提高加工精度与效率，提升我国高端装备制造业的自主可控能力。

本项目聚焦多模态大模型、深度强化学习、物理信息神经网络、智能计算方法在五轴数控加工领域的创新应用，拟研发全流程无人化决策的五轴数控端到端智能加工大模型，实现从零件三维模型到数控加工程序的端到端智能生成，重点突破零件特征智能识别与清根刀路生成、分阶段粗加工刀路智能生成、五轴机床精加工刀路智能生成和智能数控编程仿真平台构建等关键技术。项目将彻底颠覆传统数控加工模式，开创从零件模型到刀路（G代码）的端到端智能加工新范式，大幅提高五轴数控加工精度效率与应用范围，形成人工智能驱动的高端装备制造新生产力形态。

（1）通过上层深度强化学习姿态决策与下层CPP层切刀路生成算法，针对零件模型特征智能生成加工方案并规划高效粗加工刀路。

（2）提出宏观策略智能决策+微观高精度路径生成的端到端框架，实现无监督下的加工区域智能分割和精加工刀路自动生成。

（3）面向需用不同加工策略和刀具的零件，通过几何语义识别分割用于不同加工策略和刀具选择。在粗加工和精加工之间加入清根，提高加工效率，处理粗加工后局部残留和边界难加工问题。

（4）围绕五轴及 3+2 轴切削仿真的高保真建模与实验验证，完成了从 NC 程序解析、刀轴统一、材料去除仿真到结果重建与状态评价的完整实现。