摘要: 铸造作为金属加工的核心工艺之一，长期面临生产效率低、质量稳定性不足及经验依赖性强等挑战。随着人工智能技术的快速发展，人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）凭借其强大的非线性建模、自学习与泛化能力，为铸造工艺的智能化优化提供了创新解决方案。本文系统综述了ANN在砂型铸造、压铸、连铸、离心铸造及熔模铸造等典型工艺中的研究进展与应用成效，并对未来的研究进行了展望，总结出未来应聚焦轻量化模型构建、工业物联网集成及跨学科技术融合，以推动铸造工艺向智能化、高精度化与可持续化方向演进。