NIST AM-Bench 2022 是美国国家标准与技术研究院主导的第二轮增材制造基准测试系列（AMB2022），于2022年8月在马里兰州贝塞斯达举行。该基准主要聚焦激光粉末床融合（LPBF）工艺，以镍基高温合金 IN718 和 IN625 为材料，设计了五大测量集（AMB2022-01 至 05），涵盖三维构建体的热历史（熔化时间、冷却速率）、微观结构演化、相变、以及宏观力学性能等多维度的精确实验数据。挑战问题（CHAL-AMB2022 系列）邀请全球建模社区提交仿真预测结果（共收到来自19个团队的138份提交），以此驱动 AM 仿真验证和机器学习代理模型研究。所有实验数据由 NIST 永久存档并免费开放，目前正成为 AM 过程建模、机器学习代理模型和多物理场仿真验证的重要参考数据集。
| 行业 | 增材制造 |
|---|---|
| 任务 | anomaly_detection，regression，process_monitoring |
| 模态 | xray，infrared，engineering_parameters |
| 频率档 | — |
| 采样率 | — |
| 真实度 | hybrid |
| 访问门槛 | open |
| 质量评分 | ★★★★★ |
| 采用度 | medium |
| 数据形态 | image_with_signals |
| 是否多模态 | 是 |
| 规模 | 国家级 LPBF/DED 基准，in-situ + ex-situ 配对，仿真 + 实验 |
| License | open |
政府公认基准，physics-informed ML 最佳来源。