Limitless Labs Raises $20M Series A để Mang AI Trực Tiếp Vào Hệ Thống Sản Xuất Chính Xác

Limitless Labs đã huy động được 20 triệu đô la trong vòng Series A khi công ty này tìm cách mở rộng nền tảng AI Vật Lý Agentic đầu tiên trên thế giới cho sản xuất dựa trên CAD/CAM. Vòng tài trợ này được dẫn đầu bởi Dell Technologies Capital (DELL ) và Square Peg, với sự tham gia của Grove Ventures, Meron Capital và Kinetica. Công ty cho biết nguồn vốn mới sẽ được sử dụng để mở rộng hoạt động của mình tại Hoa Kỳ, đẩy nhanh sự phát triển của nền tảng Mô Hình Cơ Bản Vật Lý AI và tiếp tục xây dựng khả năng tự động hóa cho lập trình CNC.

Được thành lập vào năm 2024 và trước đây được gọi là LimitlessCNC, công ty khởi nghiệp có trụ sở tại Tel Aviv này đang nhắm vào một trong những điểm nghẽn cổ chai nhất của sản xuất: quá trình lập trình chuyên sâu Máy CNC (Computer Numerical Control) được sử dụng để sản xuất các bộ phận hàng không, quốc phòng, y tế và công nghiệp phức tạp. Trong khi phần lớn ngành công nghiệp AI vẫn tập trung vào các quy trình kỹ thuật số, Limitless Labs là một phần của làn sóng ngày càng tăng của các công ty đang cố gắng đưa AI trực tiếp vào môi trường sản xuất vật lý.

Đưa AI Trực Tiếp Vào Hệ Thống CAD/CAM

Gia công CNC hiện đại vẫn phụ thuộc nặng vào các lập trình viên có kinh nghiệm hiểu về chiến lược công cụ, hạn chế của máy, tính chất vật liệu và vô số quyết định cần thiết để chuyển đổi mô hình CAD thành một phần có thể sản xuất được.

Limitless Labs đã xây dựng nền tảng của mình để hoạt động bên trong phần mềm CAD/CAM mà các nhà sản xuất đã sử dụng, bao gồm Siemens NX CAM, Mastercam và PTC Creo. Trợ lý CAM của công ty được thiết kế để hỗ trợ các kỹ sư bằng cách xác định các tính năng gia công, đề xuất chiến lược công cụ, sắp xếp các hoạt động, tạo đường dẫn công cụ và giúp tạo chương trình máy sản xuất. Theo công ty, khách hàng đã giảm thời gian lập trình CNC lên đến 50% trong khi vẫn duy trì sự giám sát của con người trong suốt quy trình.

Mục tiêu rộng lớn hơn không chỉ là tự động hóa các nhiệm vụ lập trình, mà còn là thu thập kiến thức sản xuất thể chế mà thường chỉ tồn tại trong tâm trí của các thợ máy và lập trình viên cấp cao. Nền tảng này được thiết kế để kết nối các nguồn dữ liệu kỹ thuật, học hỏi từ kiến thức gia công cụ thể của công ty và liên tục cải thiện các khuyến nghị thông qua tích hợp với các hệ thống sản xuất hiện có.

Xây Dựng Mô Hình Cơ Bản Vật Lý cho Thế Giới Vật Lý

Ở trung tâm của nền tảng là cái mà Limitless Labs gọi là Mô Hình Cơ Bản Vật Lý AI. Không giống như các mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo chủ yếu trên văn bản và mã, công ty cho biết mô hình của họ được đào tạo trên dữ liệu cụ thể về gia công, bao gồm hình học CAD, hạn chế sản xuất, hành vi máy và vật lý của cắt kim loại.

Khái niệm này phản ánh một sự thay đổi rộng lớn hơn đang xảy ra trên toàn ngành AI công nghiệp. Thay vì dựa vào các hệ thống AI tổng quát, các nhà sản xuất ngày càng đòi hỏi các mô hình hiểu được các quy trình thế giới thực, hạn chế vật lý và yêu cầu hoạt động. Những hệ thống chuyên dụng này đang được thiết kế để hỗ trợ các quy trình kỹ thuật nơi độ chính xác, độ tin cậy và khả năng lặp lại là quan trọng.

Thay vì hoạt động như một trình trò chuyện độc lập, nền tảng này hoạt động như một đồng nghiệp kỹ sư được nhúng trong phần mềm sản xuất hiện có. Theo công ty, hệ thống này đánh giá các hạn chế của máy, các ràng buộc của công cụ, nguồn cấp dữ liệu, tốc độ, dung sai và yêu cầu sản xuất khi tạo ra các khuyến nghị.

Địa Chỉ Khoảng Trống Kiến Thức Sản Xuất

Thời điểm của vòng tài trợ này diễn ra khi các nhà sản xuất đang đối mặt với thách thức ngày càng tăng về lực lượng lao động.

Theo dữ liệu được công ty trích dẫn, gần một phần tư lực lượng lao động sản xuất của Hoa Kỳ hiện đã 55 tuổi hoặc lớn hơn, trong khi 97% nhà sản xuất xác định việc giữ chân kiến thức là một mối quan tâm lớn. Ngành công nghiệp hiện đang phải đối mặt với hơn 400.000 vị trí còn trống, với khoảng trống dự kiến sẽ tăng đáng kể trong thập kỷ tới.

Đối với các ngành như sản xuất hàng không, quốc phòng và y tế, các lỗi lập trình có thể rất tốn kém, và chuyên môn thường đòi hỏi nhiều năm kinh nghiệm thực tế để phát triển. Khi các thợ máy kỳ cựu nghỉ hưu, các nhà sản xuất phải đối mặt với áp lực ngày càng tăng để bảo tồn kiến thức hoạt động trong khi đưa các kỹ sư mới lên tốc độ nhanh hơn.

Các nhà sáng lập của Limitless Labs cho rằng AI có thể đóng vai trò là một cơ chế để thu thập và mở rộng chuyên môn đó, thay vì thay thế các kỹ sư sở hữu nó. Nền tảng của công ty được thiết kế để học hỏi từ các quyết định lập trình lịch sử và tiêu chuẩn tổ chức, giúp các kỹ sư mới hơn được hưởng lợi từ kiến thức tích lũy được trong nhiều thập kỷ kinh nghiệm sản xuất.

Giai Đoạn Tiếp Theo Của AI Công Nghiệp

Sự trỗi dậy của AI tạo ra đã được định nghĩa chủ yếu bởi phát triển phần mềm, tạo nội dung và công cụ năng suất doanh nghiệp. Sản xuất đưa ra một thách thức khó khăn hơn vì các hệ thống AI phải hoạt động trong các ràng buộc vật lý nghiêm ngặt, nơi các lỗi có thể ảnh hưởng đến chất lượng sản xuất, hiệu suất thiết bị và an toàn hoạt động.

Đó là lý do tại sao nhiều công ty AI công nghiệp đang chuyển từ các mô hình ngôn ngữ tổng quát sang các hệ thống chuyên ngành được đào tạo trên dữ liệu kỹ thuật, sản xuất và hoạt động. Trên toàn bộ hệ sinh thái CAD, mô phỏng và sản xuất, ngày càng có nhiều công ty khởi nghiệp đang xây dựng các tác nhân AI được thiết kế cụ thể cho các quy trình kỹ thuật cơ khí, gợi ý rằng lĩnh vực này có thể đang bước vào một giai đoạn mới của việc áp dụng.

Đối với Limitless Labs, mục tiêu tiếp theo là phát triển Mô Hình Cơ Bản Vật Lý AI của mình hướng tới các quy trình CNC tự động hơn trong khi tiếp tục mở rộng hoạt động thương mại tại Hoa Kỳ. Công ty dự kiến sẽ mở rộng đội ngũ nghiên cứu tại Tel Aviv và gần như tăng gấp đôi số lượng nhân viên trong năm tới.

Khi AI ngày càng di chuyển vượt ra ngoài các trợ lý kỹ thuật số và vào các môi trường sản xuất vật lý, câu hỏi lớn hơn có thể không còn là liệu AI có thể tạo ra thiết kế hay viết phần mềm. Thay vào đó, sự tập trung đang chuyển hướng sang việc liệu AI có thể giúp quản lý sự phức tạp, chuyên môn và việc ra quyết định cần thiết để sản xuất các sản phẩm vật lý mà nền tảng cho ngành công nghiệp hiện đại.