มัสซิมิเลียโน มอรุซซี, ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ Xaba – ซีรีส์สัมภาษณ์

มัสซิมิเลียโน มอรุซซี ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ Xaba เป็นผู้บริหารอัตโนมัติอุตสาหกรรมและเอไอที่มีประสบการณ์ยาวนาน โดยมีความเชี่ยวชาญที่ครอบคลุมหุ่นยนต์ ระบบการผลิต เครื่องจักร CNC และการควบคุมอุตสาหกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยเอไอ ก่อนที่จะก่อตั้ง Xaba ในปี 2022 เขาเคยดำรงตำแหน่งผู้นำที่ Augmenta โดยที่เขานำทีมวิจัยและพัฒนาเพื่อมุ่งเน้นไปที่การอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วยเอไอ และในอดีตเขาเคยดำรงตำแหน่งวิศวกรอาวุโสและผู้อำนวยการวิจัยและพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ Ingersoll Machine Tools และ IMTA ในช่วงกว่าสองทศวรรษที่ผ่านมาในเทคโนโลยีอุตสาหกรรม มอรุซซีได้มุ่งเน้นไปที่การขยายช่องว่างระหว่างหุ่นยนต์ที่ทันสมัยและการใช้งานการผลิตที่เป็นไปได้ โดยมีจุดเน้นเฉพาะในการทำให้เครื่องจักรสามารถทำงานได้อย่างฉลาด อดทน และอิสระมากขึ้น

Xaba เป็นบริษัทอัตโนมัติอุตสาหกรรมที่พัฒนา “สมองสังเคราะห์” สำหรับหุ่นยนต์อุตสาหกรรมและระบบโรงงาน บริษัทนี้มีแพลตฟอร์มที่รวมเอาเอไอแบบสร้างสรรค์ การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง การควบคุมหุ่นยนต์ และการอัตโนมัติอุตสาหกรรมเพื่อให้หุ่นยนต์ เครื่องจักร CNC และระบบที่ควบคุมโดย PLC สามารถเขียนโปรแกรมและปรับตัวได้ด้วยตนเองในเวลาจริงโดยไม่ต้องมีการเขียนโค้ดด้วยมือ เทคโนโลยีหลักของบริษัท เช่น xCognition และ PLCfy ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำให้การเขียนโปรแกรมหุ่นยนต์เป็นอัตโนมัติ การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานการผลิต และการเร่งการนำไปใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น อวกาศ ยานยนต์ และการผลิตที่ทันสมัย Xaba มองเห็นเทคโนโลยีของตนเองเป็นวิธีการที่จะทำให้การอัตโนมัติในโรงงานทันสมัยโดยการแทนที่ระบบที่มีการเขียนโปรแกรมอย่างเคร่งครัดด้วยการควบคุมด้วยเอไอที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลการดำเนินงานและปรับตัวตามสภาพแวดล้อมการผลิตที่เปลี่ยนแปลงไป

สิ่งใดที่ช่วยให้เกิดความคิดสำหรับ Xaba ในตอนแรก และเมื่อไหร่ที่คุณตระหนักว่าหุ่นยนต์อุตสาหกรรมต้องการแนวทางที่แตกต่างโดยสิ้นเชิง — โดยพื้นฐานแล้วเป็นสมองสังเคราะห์มากกว่าเพียงโค้ดเพิ่มเติม?

ความคิดนี้เกิดขึ้นจากการสังเกตว่าหุ่นยนต์อุตสาหกรรมส่วนใหญ่ล้มเหลวที่ระดับพื้นฐานของความแปรผัน หุ่นยนต์เหล่านี้มีความแม่นยำทางกลไก แต่ด้านการรับรู้และความเข้าใจนั้นเปราะบาง การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในความทนทานของชิ้นส่วน พารามิเตอร์กระบวนการ หรือพฤติกรรมของวัสดุสามารถทำให้การดำเนินการทั้งหมดผิดปกติได้

อุตสาหกรรมได้ตอบสนองอย่างต่อเนื่อง: เขียนโค้ดเพิ่มเติม เพิ่มเครื่องมือที่มีราคาแพงเพื่อกำจัดความแปรผัน เพิ่มกฎ และพึ่งพาการกำกับดูแลของมนุษย์ และปรับระบบใหม่ซ้ำแล้วซ้ำเล่า

เมื่อนั้นการรับรู้ก็เกิดขึ้น: สิ่งนี้ไม่ใช่ปัญหาเกี่ยวกับซอฟต์แวร์ — แต่เป็นเรื่องของสมองที่หายไป

หุ่นยนต์อุตสาหกรรมและตัวควบคุมปัจจุบันทำงานตามคำสั่งโดยไม่เข้าใจว่าผลลัพธ์เป็นอย่างไร จริงๆ แล้วพวกมันไม่ได้ใช้เหตุผลเกี่ยวกับโลกภายนอก

หุ่นยนต์ไม่ล้มเหลวเพราะขาดคำสั่ง แต่ล้มเหลวเพราะขาดความเข้าใจ มนุษย์ไม่พึ่งพาโค้ดที่มีหลายพันบรรทัดเพื่อขัน螺ดนหรือใช้สารยึดติด เราปรับตัวโดยสัญชาตญาณตามแรง การเคลื่อนไหว และการรับฟีดแบ็กทางกายภาพ

มันกลายเป็นเรื่องชัดเจนว่าหุ่นยนต์อุตสาหกรรมต้องการระบบการให้เหตุผลสังเคราะห์ที่มีพื้นฐานมาจากฟิสิกส์ ไม่ใช่แค่การเขียนโปรแกรมเพิ่มเติม

ประสบการณ์ของคุณที่ Augmenta AI และบทบาทก่อนหน้านั้นได้塑造มุมมองของคุณไปสู่ Xaba อย่างไร และช่องว่างหรือข้อมูลเชิงลึกใดที่ผลักดันให้คุณสร้างบริษัทนี้?

ที่ Augmenta AI เรามุ่งเน้นไปที่การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยเอไอ การเพิ่มประสิทธิภาพ และความเป็นอิสระ สิ่งที่ชัดเจนคือระบบเอไอส่วนใหญ่ทำงานในลักษณะที่เป็นนามธรรม หมายความว่าพวกมันเพิ่มประสิทธิภาพการแสดงข้อมูลมากกว่าการโต้ตอบกับความเป็นจริงทางกายภาพ

ในบทบาทก่อนหน้า ฉันเห็นว่าโครงการอัตโนมัติหยุดชะงักหรือล้มเหลวไม่ใช่เพราะหุ่นยนต์ไม่มีความสามารถ แต่เพราะภาระงานวิศวกรรมไม่สามารถรักษาได้ ช่องว่างนั้นชัดเจน: ไม่มีชั้นความฉลาดที่สามารถเชื่อมต่อความตั้งใจระดับสูงกับฟิสิกส์โลกแห่งความเป็นจริง Xaba มีอยู่เพื่อข้ามช่องว่างนั้น โดยให้เครื่องจักรสามารถให้เหตุผลเกี่ยวกับแรง การเคลื่อนไหว ข้อจำกัด และผลลัพธ์ในลักษณะเดียวกับที่มนุษย์ที่มีทักษะทำ

Xaba กำลังสร้างระบบ GenAI แบบฟิสิกส์แรกของโลกสำหรับหุ่นยนต์อุตสาหกรรม แนวทางนี้แตกต่างจากการเขียนโปรแกรมหุ่นยนต์แบบดั้งเดิมและจากโมเดลเอไอหลักในปัจจุบันอย่างไร?

การเขียนโปรแกรมหุ่นยนต์แบบดั้งเดิมพึ่งพาเส้นทางที่กำหนดไว้ล่วงหน้า พารามิเตอร์กระบวนการ แรง และลำดับการกระทำ มันถือว่าสภาพแวดล้อมจะทำงานเหมือนเดิมทุกครั้ง เช่นเดียวกับแบบจำลอง CAD

โมเดลเอไอหลักใช้แนวทางที่แตกต่าง แต่ยังคงอาศัยสถิติเป็นหลัก พวกมันเหมาะสำหรับการทำนายและเลียนแบบ แต่ไม่เข้าใจสาเหตุและผลของการกระทำทางกายภาพจริงๆ

Xaba นำเสนอ范式ที่สาม แทนที่จะพึ่งพาข้อมูลการมองเห็นหรือคำสั่งแบบคงที่ เราใช้ข้อมูลซีรีส์เวลาจากเซ็นเซอร์ เช่น แรง อุณหภูมิ การเร่งความเร็ว โวลต์ เสียง และการสั่นสะเทือน เพื่อทำความเข้าใจฟิสิกส์เบื้องหลังของกระบวนการ

สิ่งนี้ทำให้ระบบเข้าใจว่าการกระทำมีผลกระทบต่อผลลัพธ์อย่างไร แทนที่จะปฏิบัติตามคำสั่ง ระบบสามารถปรับตัวในเวลาจริงเมื่อสภาพแวดล้อมเปลี่ยนแปลง

เรากำลังพาหุ่นยนต์อุตสาหกรรมจากอัตโนมัติที่มีการเขียนโปรแกรมอย่างเคร่งครัดไปสู่ระบบที่สามารถให้เหตุผลทางกายภาพเกี่ยวกับงานที่พวกมันทำได้

การให้เหตุผลสังเคราะห์ปรับปรุงคุณภาพ ความสามารถในการทำซ้ำ และการปรับตัวในเวลาจริงบนพื้นโรงงานอย่างไร?

การให้เหตุผลสังเคราะห์ทำให้หุ่นยนต์สามารถปรับตัวระหว่างการทำงาน หากการดื้อแรงเปลี่ยนแปลง หุ่นยนต์ก็จะปรับตามความต้องการ หากพฤติกรรมของวัสดุเปลี่ยนไป มันก็จะปรับเคลื่อนไหวตามนั้น สิ่งนี้นำไปสู่คุณภาพที่สูงขึ้นเพราะหุ่นยนต์ตอบสนองต่อความเป็นจริง ไม่ใช่การ假设

ความสามารถในการทำซ้ำดีขึ้นเพราะระบบไม่ได้เล่นซ้ำเส้นทางที่เปราะบาง แต่แก้ปัญหาใหม่ทุกครั้งตามความตั้งใจทางกายภาพ และการปรับตัวกลายเป็นเรื่องปกติ ไม่ใช่สิ่งหนึ่งที่ต้องเขียนโปรแกรมใหม่

ทำไมคุณเชื่อว่าความก้าวหน้าครั้งสำคัญถัดไปในเอไอจะเกิดขึ้นในระบบทางกายภาพ มากกว่าระบบดิจิทัล?

เพราะโลกแห่งความเป็นจริงทำงานบนฟิสิกส์ ไม่ใช่สหสัมพันธ์ เอไイส่วนใหญ่ในปัจจุบันถูกสร้างขึ้นรอบการรับรู้รูปแบบและการทำนาย

ความก้าวหน้าที่สำคัญที่สุดของเอไอจนถึงตอนนี้เกิดขึ้นในสภาพแวดล้อมดิจิทัลที่การรับรู้รูปแบบมักจะเพียงพอ แต่ระบบทางกายภาพ เช่น การเชื่อม การตัด และการประกอบ อาศัยความสัมพันธ์ระหว่างสาเหตุและผลระหว่างแรง พลังงาน อุณหภูมิ การเคลื่อนไหว และพฤติกรรมของวัสดุ ในสภาพแวดล้อมเหล่านี้ การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยสามารถทำลายกระบวนการได้ และข้อผิดพลาดมีผลที่ตามมาอย่างแท้จริง

ดังนั้นความก้าวหน้าครั้งถัดไปจึงต้องการการเปลี่ยนแปลงจากการทำนายขึ้นอยู่กับข้อมูลไปสู่การให้เหตุผลที่อาศัยฟิสิกส์

Physics-AI ทำให้การเปลี่ยนแปลงนี้เป็นไปได้ โดยใช้ข้อมูลซีรีส์เวลาจากเซ็นเซอร์เพื่อถอดรหัสสมการควบคุมของกระบวนการ เอไอสามารถเปลี่ยนจากการเดาผลลัพธ์ไปสู่การทำความเข้าใจว่าระบบจะทำงานอย่างไร

• เอไอดิจิทัล → ส่วนใหญ่สร้างขึ้นรอบสหสัมพันธ์ การทำนาย และการสร้างเนื้อหา
• Physics-AI → 使เครื่องจักรสามารถให้เหตุผล ปรับตัว และตอบสนองต่อสภาวะโลกแห่งความเป็นจริงในเวลาจริง

ความก้าวหน้าครั้งถัดไปของเอไอจะไม่ได้ถูกกำหนดโดย LLM ที่ดีกว่าหรือเกมเลียนแบบ แต่โดยเครื่องจักรที่เข้าใจและควบคุมความเป็นจริง

สิ่งใดที่ทำให้โครงสร้างพื้นฐานการอัตโนมัติปัจจุบันล้าสมัย และอะไรที่ต้องทำเพื่อแก้ไขที่ระดับอุตสาหกรรม?

โครงสร้างพื้นฐานในปัจจุบันถูกสร้างขึ้นบนสมมติฐานที่ว่าความแปรผันคือศัตรู ทุกอย่างมีความยืดหยุ่นน้อย มีราคาแพงในการบำรุงรักษา และไม่สามารถปรับขนาดได้ดีเพราะการแทรกแซงจากมนุษย์เป็นจำนวนมากต้องมีการเปลี่ยนแปลงผลิตภัณฑ์หรือกระบวนการใหม่ๆ

การแก้ไขสิ่งนี้ต้องการการเปลี่ยนแปลงจากการเขียนโปรแกรมไปสู่การให้เหตุผล คุณต้องการชั้นความฉลาดที่เป็นเอกภาพที่สามารถนั่งอยู่บนอุปกรณ์ที่มีอยู่และทำให้มันสามารถปรับตัวได้ นั่นคือวิธีการที่จะทำให้การอัตโนมัติทันสมัยโดยไม่ต้องถอดโครงสร้างที่มีการลงทุนมานานหลายทศวรรษ

ผู้ผลิตหลายรายต้องดิ้นรนกับงานที่ยังคงต้องการโค้ดหลายพันบรรทัดและหลายสัปดาห์ของการปรับเทียบ Xaba กำจัดปัญหานี้ได้อย่างไร?

ผู้ผลิตพบกับปัญหานี้เพราะระบบในปัจจุบันขับเคลื่อนด้วยโค้ดและเลียนแบบ ไม่ใช่การให้เหตุผล พวกมันพึ่งพาโค้ดลอจิกหลายพันบรรทัดหรือโมเดลเอไอที่ฝึกอบรมจากพิกเซลและวิดีโอ ซึ่งเรามักเรียกเล่นๆ ว่า “เกมเลียนแบบ” แนวทางเหล่านี้จับภาพรูปแบบ แต่ไม่เข้าใจกระบวนการเบื้องหลัง

Xaba ใช้เส้นทางที่แตกต่าง

เรใช้ข้อมูลซีรีส์เวลาจากเซ็นเซอร์ เช่น แรง อุณหภูมิ โวลต์ และการสั่นสะเทือน เพื่อสร้างโมเดลพื้นฐานใหม่ที่มีพื้นฐานมาจากฟิสิกส์ แทนที่จะเรียนรู้สหสัมพันธ์ Physics-AI ของเราจะถอดรหัสสมการควบคุมของกระบวนการ สิ่งนี้ทำให้ระบบมีความเข้าใจสาเหตุและผลที่แท้จริงของการกระทำ

จากนั้นระบบจะสร้างการกระทำที่ถูกต้องตามฟิสิกส์ในเวลาจริง หุ่นยนต์ไม่เล่นซ้ำตัวอย่างหรือปฏิบัติตามโค้ดที่กำหนดไว้ล่วงหน้า แต่ให้เหตุผลเกี่ยวกับกระบวนการก่อนที่จะกระทำการและปรับตัวอย่างต่อเนื่องภายใต้ความแปรผัน

ในทางปฏิบัติ สิ่งนี้หมายถึงไม่มีโค้ดหลายพันบรรทัด ไม่มีการพึ่งพาเกมเลียนแบบ ไม่มีการปรับเทียบใหม่เสมอๆ เมื่อสภาพแวดล้อมเปลี่ยนแปลง แต่ระบบที่เข้าใจฟิสิกส์และควบคุมมัน นั่นคือวิธีที่เราจะเปลี่ยนจากการเขียนโปรแกรมและการเลียนแบบไปสู่การให้เหตุผลทางกายภาพและการควบคุมอัตโนมัติ

หุ่นยนต์ที่เรียนรู้จากการสาธิตเป็นการเปลี่ยนแปลงที่กล้าได้กล้าเสีย มี 里程碑ทางเทคนิคอะไรที่ทำให้สิ่งนี้เป็นไปได้ และข้อจำกัดใดที่ยังคงมีอยู่ในปัจจุบัน?

หุ่นยนต์ที่เรียนรู้จากการสาธิตเป็นขั้นตอนที่สำคัญ แต่ยังคงเป็นแนวทางที่อาศัยการเลียนแบบ สิ่งเหล่านี้แมปกันระหว่างการสังเกต (เช่น พิกเซลหรือเส้นทาง) และการกระทำโดยไม่เข้าใจฟิสิกส์เบื้องหลังของงาน

จากมุมมองของ Physics-AI里程碑ที่แท้จริงคือการเปลี่ยนแปลงจากการเลียนแบบไปสู่การให้เหตุผลสาเหตุ

สิ่งที่ทำให้สิ่งนี้เป็นไปได้คือ:

• ความก้าวหน้าในการรับรู้ (แบบจำลองวิชาวิทยา-ภาษา ข้อมูลหลายรูปแบบ)
• ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของพฤติกรรมของมนุษย์และหุ่นยนต์
• นโยบายที่ดีขึ้นซึ่งสามารถแมปกันระหว่างการสังเกตและการกระทำ

แต่ระบบเหล่านี้ยังคงถูกขับเคลื่อนด้วยสหสัมพันธ์โดยพื้นฐาน พวกมันสามารถจำลองสิ่งที่พวกมันเห็นได้ แต่พวกมันล้มเหลวเมื่อ:

• วัสดุแสดงพฤติกรรมที่แตกต่าง
• พารามิเตอร์กระบวนการเปลี่ยนแปลง
• เรขาคณิตหรือความทนทานแตกต่าง
• ฟิสิกส์โลกแห่งความเป็นจริงแยกตัวออกจากข้อมูลการฝึกอบรม

นั่นคือที่ที่ข้อจำกัดกลายเป็นชัดเจน

ที่ Xaba เราใช้แนวทางที่แตกต่าง แทนที่จะเรียนรู้ว่าจะทำอะไรจากการสาธิต เราเรียนรู้ว่าทำไมมันถึงทำงาน

โดยใช้ข้อมูลซีรีส์เวลาจากเซ็นเซอร์ Xaba ถอดรหัสสมการฟิสิกส์ของกระบวนการ สิ่งนี้สร้างโมเดล Physics-AI พื้นฐานที่เข้าใจว่าระบบจะทำงานอย่างไรภายใต้สภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน

การก้าวหน้าจริงๆ มาจากความสามารถของเครื่องจักรในการให้เหตุผลเกี่ยวกับแรง พลังงาน และพฤติกรรมของวัสดุ ปรับตัวในเวลาจริง และสร้างการกระทำที่ถูกต้องตามฟิสิกส์

ระบบของ Xaba ปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อมที่ไม่แน่นอนในโลกแห่งความเป็นจริง — ความแปรผันวัสดุ การสึกหรอของเครื่องมือ หรือการเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อมที่ละเอียดอ่อน — อย่างไร?

เพราะระบบให้เหตุผลอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับแรง การเคลื่อนไหว และผลลัพธ์ จึงสามารถตรวจจับเมื่อความเป็นจริงเบี่ยงเบนไปจากความคาดหวังและปรับในเวลาจริง การสึกหรอของเครื่องมือกลายเป็นตัวแปร ไม่ใช่ความล้มเหลว ความแปรผันวัสดุกลายเป็นส่วนหนึ่งของวงจรการให้เหตุผล

สิ่งนี้แตกต่างจากการจัดการข้อผิดพลาดโดยอาศัยเกณฑ์ที่ตั้งไว้ — มันเป็นการปรับตัวที่ต่อเนื่อง

เมื่อมองไปข้างหน้า五 ปี คุณเห็น Physics-based GenAI วิวัฒนาการไปอย่างไร และโรงงานอัตโนมัติที่มีการให้เหตุผลสังเคราะห์สมบูรณ์แบบจะดูอย่างไร?

จากมุมมองของฉัน ห้าปีที่จะมาถึงจะเห็นการเปลี่ยนแปลงจากการอัตโนมัติไปสู่การผลิตที่มีการให้เหตุผลสังเคราะห์จริงๆ

Physics-based GenAI จะพัฒนาจากการเพิ่มประสิทธิภาพงานเดียวไปสู่การสร้างโมเดลพื้นฐานสำหรับระบบอุตสาหกรรมทั้งหมด แทนที่จะฝึกอบรมจากพิกเซลหรือเส้นทางที่ผ่านมา ระบบเหล่านี้จะเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากแรง อุณหภูมิ พลังงาน และพลศาสตร์ ทำให้เข้าใจสาเหตุและผลของการดำเนินงานทุกอย่าง

การเปลี่ยนแปลงนี้มีผลกระทบอย่างลึกซึ้ง:

• จากการเขียนโปรแกรม → การสร้างกลยุทธ์การควบคุมด้วยตนเอง
• จากแบบจำลองที่คงที่ → ระบบที่เรียนรู้อย่างต่อเนื่อง
• จากสหสัมพันธ์ → การให้เหตุผลที่อาศัยฟิสิกส์

โรงงานอัตโนมัติที่มีการให้เหตุผลสังเคราะห์สมบูรณ์แบบจะมีลักษณะแตกต่างอย่างสิ้นเชิง เครื่องจักรจะเขียนโปรแกรมด้วยตนเองตามผลลัพธ์ที่ต้องการ ปรับตัวในเวลาจริงต่อความแปรผันของวัสดุและเรขาคณิต และควบคุมคุณภาพโดยธรรมชาติ ไม่ใช่การตรวจสอบหลังการผลิต ความรู้จะไม่ถูกปิดล้อม — มันจะแพร่กระจายไปทั่วเครื่องจักร ไลน์ผลิต และแม้กระทั่งโรงงาน ทำให้ประสิทธิภาพดีขึ้นอย่างต่อเนื่อง

การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญที่สุดคือการเปลี่ยนแปลงของมนุษย์ ด้วยสมองสังเคราะห์สำหรับการผลิต ความสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรกลายเป็นสองทาง มนุษย์ไม่เพียงแต่เขียนโปรแกรมเครื่องจักร แต่ยังเรียนรู้จากเครื่องจักรเช่นกัน ในลักษณะเดียวกับที่เครื่องจักรเรียนรู้จากความตั้งใจและประสบการณ์ของมนุษย์

การอัตโนมัติหยุดเป็นหน้าที่การทำงานและกลายเป็นแพลตฟอร์มสำหรับการเติบโตในอาชีพ การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง และการค้นพบ วิศวกร ผู้ดำเนินการ และเทคนीशียนจะทำงานร่วมกับระบบที่อธิบาย ปรับตัว และเพิ่มความเข้าใจเกี่ยวกับกระบวนการทางกายภาพ

ในโลกนั้น ไม่มีสัปดาห์ของการปรับเทียบหรือโค้ดหลายพันบรรทัด โรงงานทำงานเป็นระบบที่ประสานกันและเข้าใจฟิสิกส์ ซึ่งเพิ่มความสามารถและความเข้าใจของมนุษย์

ในที่สุด เราเปลี่ยนจากโรงงานที่ทำงานตามคำสั่งไปสู่โรงงานที่เข้าใจ ให้เหตุผล และพัฒนาร่วมกับมนุษย์ นั่นคืออนาคตที่เรากำลังสร้างที่ Xaba

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม Xaba เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม