摘要：聚合物挤出是塑料生产中的一种基本方法，它从采用AI技术中看到了巨大的好处。本综述着眼于当前的趋势和挑战，以及我们将来可能会前进的地方，并利用AI来改善聚合物挤出过程。由AI驱动的技术，例如机器学习，深度学习甚至增强学习，在处理复杂的过程参数方面带来了许多明显的优势。他们提供了一种处理非线性和高维度的方法，这对挤出的许多方面都是固有的。此外，这些相同的技术允许在“智能”挤出系统中进行故障检测和过程监视。使用AI的一个重要优势是其预测能力。例如，可以训练神经网络，以作为在某些输入条件（例如材料特性，温度，压力）的挤压过程如何表现的预测模型。这些模型可以替换或补充传统上用于描述挤出过程的高度简化的数学模型。尽管如此，AI在聚合物挤出中的应用遇到了障碍，例如数据不足，缺乏域特定的专业知识以及对清晰模型的要求。本综述研究了如何克服这些挑战，用于推进聚合物挤出的可持续实践。总的来说，本文填补了当前研究中的一些空白，并对AI开始如何“革新”聚合物挤出提供了详尽的了解。