在“纳米级”精度成为主流的今天，机床热误差补偿已从静态线性校正转向动态智能控制。本文跳出单纯依赖数据的思路，系统 分析了“热源‑热阻‑热容”网络及其与结构变形的“双时间尺度”耦合机制，提出了“感知‑预测‑决策‑执行”四层闭环控制框架。该框架 通过稀疏多模态感知融合提取低噪热状态向量，借助物理导引神经网络（PINN）实现热变形的高保真预测，采用热误差模型预测控制（MPC） 滚动优化反向热流，并依托热电、冷却与预紧三类异构执行器实现毫秒级协同补偿。在此基础上，引入区间鲁棒设计、容错观测与联邦孪 生自进化机制，以应对参数漂移、传感器失效与执行器老化等问题，最终形成一套面向精密加工的热误差智能补偿理论体系。文章进一步 展望了多物理场降阶建模、芯片级边缘计算与绿色零碳制造等未来发展方向。