Startup CNC từ ĐH Chiết Giang gọi vốn gần 100 triệu NDT: Dùng AI 'bình dân hóa' máy phay công nghiệp

Tác giả | Trương Tử Di

Biên tập | Viên Tư Lai

Hard (Hard-Kr) được biết, doanh nghiệp CNC (máy công cụ điều khiển số) để bàn "Qisu Technology" gần đây đã hoàn tất vòng gọi vốn thiên thần với số tiền gần 100 triệu Nhân dân tệ. Vòng gọi vốn này do SenseTime Guoxiang, Shouxing Technology, Holocene, và MiraclePlus đồng đầu tư. Nguồn vốn này sẽ chủ yếu được sử dụng cho việc nghiên cứu phát triển, sản xuất hàng loạt các sản phẩm phần cứng và phần mềm CNC để bàn, cũng như các hoạt động tiếp thị sau đó.

Sau khi máy in 3D và máy khắc laser cấp tiêu dùng đã hoàn thành việc giáo dục thị trường đại chúng và sản sinh ra nhiều doanh nghiệp hàng đầu như Bambu Lab, xTool, thì các sản phẩm CNC có khả năng thực hiện "gia công 3D mạnh mẽ từ vật liệu mềm đến vật liệu cứng" đang được coi là đại dương xanh nghìn tỷ tiếp theo trong lĩnh vực sản xuất cấp tiêu dùng.

Ngay từ năm 2018, khi ngành công nghiệp đang tập trung vào đường đua in 3D, đội ngũ Qisu Technology đã hướng tầm nhìn sang lĩnh vực CNC. Theo nhà sáng lập Hạ Nam, CNC là phương thức gia công cơ bản và có tính phổ quát mạnh nhất trong ngành sản xuất, bao phủ các kịch bản rộng hơn in 3D và sở hữu nền tảng công nghiệp quy mô nghìn tỷ; nếu có thể dùng AI để tái cấu trúc mô hình sản xuất CNC và hạ thấp ngưỡng cửa, nó sẽ mở rộng hơn nữa các kịch bản sử dụng CNC, thậm chí thâm nhập xuống tận bàn làm việc của người dùng phổ thông. Điều này sẽ thay đổi mô hình sản xuất của toàn xã hội và giải phóng giá trị gia tăng cực lớn.

Hiện tại, trên thị trường đã xuất hiện một số công ty khởi nghiệp CNC cấp tiêu dùng và vốn cũng đang đổ xô vào. Vấn đề chung mà các doanh nghiệp phải đối mặt là: làm thế nào để hạ thấp ngưỡng cửa sử dụng CNC. Đây là bài toán khó mà ngành công nghiệp đã mất hàng chục năm vẫn chưa giải quyết được.

Cụ thể, khó khăn đầu tiên là phần mềm CAM cực kỳ phức tạp. CAM (Computer Aided Manufacturing - Sản xuất có sự hỗ trợ của máy tính) là khâu cốt lõi để chuyển đổi mô hình 3D thành các chỉ lệnh gia công mà máy CNC có thể nhận diện, quyết định trực tiếp đến độ chính xác, hiệu suất và tính khả thi của quá trình gia công, đồng thời là phần có ngưỡng kỹ thuật cao nhất trong chuỗi vận hành CNC. Để hoàn thành thiết kế quy trình cho một linh kiện, người dùng cần cấu hình hàng chục, thậm chí hàng trăm tham số quy trình.

Khó khăn thứ hai là quy trình CNC đòi hỏi kinh nghiệm. Người thợ cần sắp xếp vô số biến số phức tạp trong đầu: cách gá đặt, sử dụng loại dao cụ nào, cấu hình tham số gia công ra sao, v.v., điều này phụ thuộc rất lớn vào kinh nghiệm thực tế cá nhân.

Hạ Nam chia sẻ với Hard: "Trong nhà máy, để đào tạo một người thợ sử dụng thành thạo CNC cần từ 3 đến 5 năm. Ngay cả với những kỹ sư tốt nghiệp các trường 985, muốn tinh thông CNC cũng phải dành toàn tâm toàn ý ít nhất nửa năm."

Theo Hạ Nam, giải pháp tốt nhất để giải quyết ngưỡng cửa CNC chính là AI CAM — nội hóa các kiến thức quy trình phức tạp vào hệ thống, trang bị cho mỗi chiếc máy một "người thầy AI".

Từ năm 2018, Qisu Technology bắt đầu công việc R&D cho AI CAM. Ban đầu, vấn đề lớn nhất họ gặp phải là thiếu dữ liệu. Trong ngành CNC truyền thống, kiến thức quy trình gia công chủ yếu được truyền miệng, không hình thành được tài sản số có thể tích lũy và khó di chuyển nhanh chóng. Ngoài ra, độ phức tạp của các kịch bản gia công thực tế vượt xa dự kiến, ngay cả những người thợ dày dạn kinh nghiệm cũng thường xuyên gặp phải những trường hợp hoàn toàn mới. Điều này tạo nên khó khăn cốt lõi trong R&D phần mềm AI CAM — làm thế nào để số hóa các kiến thức quy trình phân tán, phụ thuộc vào kinh nghiệm cá nhân thành các mô hình suy luận ra quyết định có thể tích lũy và tái sử dụng. Ngay cả các nhà cung cấp phần mềm công nghiệp hàng đầu ở nước ngoài đến nay vẫn chưa hình thành được giải pháp tự động hóa hoàn toàn chín muồi.

Để nắm vững kiến thức quy trình, đội ngũ Qisu đã đi sâu vào thực tế để tích lũy hàng nghìn giờ kinh nghiệm vận hành. Để tích lũy dữ liệu quy trình và kiểm chứng trong các kịch bản thực tế, Qisu Technology đã tự xây dựng nhà máy linh hoạt dựa trên AI CAM, xây dựng vòng lặp dữ liệu thông qua việc nhận đơn hàng sản xuất thực tế để liên tục lặp lại các mô hình thuật toán.

Hard được biết, năng lực cốt lõi của hệ thống AI CAM của Qisu Technology thể hiện ở hai khía cạnh:

Thứ nhất, đơn giản hóa quy trình vận hành, loại bỏ ngưỡng cửa học tập chuyên môn. CAM truyền thống là "người phải thích nghi với phần mềm", đòi hỏi người dùng phải có kiến thức hệ thống về quy trình gia công và cấu hình thủ công hàng trăm tham số. Qisu Technology đã đảo ngược logic tương tác thành "phần mềm thích nghi với người" — người dùng chỉ cần nhập mô hình, phần mềm sẽ thu gọn việc lập trình CNC phức tạp thành ba bước tối giản: tạo quy trình, xem trước, gia công. Người dùng không cần nắm vững kiến thức gia công chuyên môn hay khả năng lập trình, phần mềm sẽ hướng dẫn người dùng cần làm gì.

Thứ hai, độ bao phủ kịch bản cao, hỗ trợ dữ liệu đầy đủ. Dựa vào hàng trăm nghìn dữ liệu mô hình gia công thực tế mà đội ngũ đã tích lũy, thuật toán của hệ thống liên tục học tập và nâng cấp. Nhờ kiến trúc AI CAM và mô hình ra quyết định sáng tạo ở tầng dưới, toàn bộ quá trình tạo chỉ lệnh không cần sự can thiệp của con người. Dữ liệu hệ thống bao phủ một lượng lớn "Corner Case" (trường hợp biên), có thể hỗ trợ tạo nhanh các phương án quy trình, nâng cao trải nghiệm người dùng.

Dựa trên hệ thống AI CAM tự nghiên cứu trong nhiều năm, Qisu Technology dự kiến sẽ chính thức ra mắt chiếc máy CNC 5 trục để bàn đầu tiên vào quý 4 năm nay. Sản phẩm sẽ có các trang bị tiêu chuẩn như thay dao tự động (ổ dao), dò dao tự động, khoang máy kín chống bụi và giảm tiếng ồn, cùng trục chính công suất lớn 1500W, đồng thời đạt được tính dễ sử dụng "end-to-end" nhờ sự hỗ trợ của hệ thống AI CAM.

Về bối cảnh đội ngũ, đội ngũ nòng cốt của Qisu Technology đến từ Khoa Khoa học Máy tính và Khoa Cơ khí của Đại học Chiết Giang. Các thành viên đều là những "Maker" cứng với hơn mười năm kinh nghiệm, từng tham gia vào nhiều lĩnh vực phần cứng như khung xương ngoài (exoskeleton), máy in 3D, v.v., và sở hữu kinh nghiệm sản xuất hàng loạt hàng trăm nghìn thiết bị.

Với sự gia tăng nhu cầu về sản xuất cá nhân hóa và lặp lại nhanh, biên độ ứng dụng của thiết bị sản xuất để bàn đang không ngừng mở rộng, đường đua CNC để bàn cũng sẽ đón nhận thêm nhiều người chơi thị trường và sự lặp lại về công nghệ.

Đối thoại với CEO:

Hard: Năm 2018, tại sao các bạn lại chọn gia nhập đường đua CNC?

Hạ Nam: Nhận định của chúng tôi lúc đó là số hóa và phổ cập hóa ngành sản xuất là hướng đi chắc chắn trong dài hạn. Trong khi đó, CNC là phương thức gia công cơ bản và có tính phổ quát mạnh nhất trong ngành sản xuất, tương ứng với nền tảng công nghiệp quy mô nghìn tỷ. Hầu như quá trình sản xuất của mọi sản phẩm đều liên quan trực tiếp hoặc gián tiếp đến gia công CNC. Nếu có thể tái cấu trúc mô hình sản xuất CNC, đưa năng lực gia công cấp công nghiệp xuống các kịch bản rộng hơn, thậm chí là bàn làm việc, chúng ta có thể giải phóng giá trị gia tăng khổng lồ.

Hard: Đội ngũ đã luôn làm việc trong lĩnh vực AI+CNC, vậy khó khăn lớn nhất trong việc tự nghiên cứu công nghệ AI CAM là gì?

Hạ Nam: Khó khăn cốt lõi nằm ở sự phức tạp của các kịch bản sản xuất thực tế. Trong ngành sản xuất truyền thống, kiến thức quy trình gia công chủ yếu được truyền miệng, không hình thành được tài sản số có thể tích lũy và khó di chuyển nhanh chóng. Thêm vào đó, các biến số trong gia công thực tế quá nhiều, ngay cả những người thợ lâu năm cũng sẽ gặp phải những trường hợp hoàn toàn mới chưa từng thấy. Việc muốn chuyển đổi những kiến thức quy trình phân tán, phụ thuộc vào kinh nghiệm cá nhân này thành các mô hình ra quyết định có thể tích lũy và tái sử dụng là cực kỳ khó khăn. Các nhà cung cấp phần mềm công nghiệp hàng đầu nước ngoài đã thâm canh trong lĩnh vực này hàng chục năm nhưng vẫn chưa hình thành được giải pháp tự động hóa hoàn toàn chín muồi.

Lĩnh vực này cần sự kiên trì thực sự. AI CAM cần được kiểm chứng và lặp lại nhiều lần trong các kịch bản thực tế mới có thể chín muồi, quá trình này không thể vội vàng. Ví dụ, chúng tôi có một thuật toán được viết từ năm 2021, nhưng phải đến cuối năm 2024, độ ổn định của nó mới đáp ứng được yêu cầu triển khai quy mô lớn. Toàn bộ quá trình R&D đều phụ thuộc vào sự tích lũy công nghệ và kiểm chứng kịch bản trong thời gian dài.