36Kr Exklusiv | Ein Team der Zhejiang-Universität für Desktop-CNC hat eine Angel-Finanzierungsrunde von fast 100 Millionen Yuan von SenseCore Capital und Shouxing Technology erhalten, um die Eintrittsbarrieren in der Fertigung durch KI-Technologie zu senken

Autor | Zhang Ziyi

Redakteur | Yuan Silai

Laut Hard Krypton hat das Unternehmen für Desktop-CNC (numerisch gesteuerte Werkzeugmaschinen) „Qisu Technology“ kürzlich eine Angel-Finanzierung in Höhe von fast 100 Millionen RMB abgeschlossen. Diese Finanzierungsrunde wurde von SenseTime Guoxiang, Shouxing Technology, Xinshiji und Qichuangchuang gemeinsam investiert. Die Mittel aus dieser Runde werden hauptsächlich für die Forschung und Entwicklung, die Massenproduktion sowie das anschließende Marketing von Desktop-CNC-Hard- und Softwareprodukten verwendet.

Nachdem Verbraucher-3D-Drucker und Lasergravierer den Massenmarkt geschult haben und mehrere führende Unternehmen wie Bambu Lab und xTool hervorgebracht haben, gelten CNC-Produkte, die eine „starke dreidimensionale Bearbeitung von weichen bis harten Materialien“ ermöglichen, als das nächste Billionen-Blaue-Meer im Bereich der verbraucherorientierten Fertigung.

Bereits 2018, als die Branche sich allgemein auf das 3D-Druck-Segment konzentrierte, richtete das Team von Qisu Technology seinen Blick auf den CNC-Bereich. Nach Ansicht des Gründers Xia Nan ist CNC die grundlegendste und am weitesten verbreitete Bearbeitungsmethode in der Fertigungsindustrie, deckt mehr Szenarien ab als der 3D-Druck und verfügt über eine industrielle Basis im Billionen-Bereich. Wenn man das Fertigungsparadigma von CNC mit KI neu gestalten und die Eintrittsbarrieren senken kann, lassen sich die Einsatzszenarien von CNC weiter ausweiten und sogar auf den Desktop normaler Nutzer ausdehnen. Dies wird das Produktionsmodell der gesamten Gesellschaft verändern und einen enormen Mehrwert freisetzen.

Gegenwärtig sind mehrere Start-ups für verbraucherorientierte CNC auf dem Markt entstanden, und das Kapital strömt ebenfalls eifrig hinein. Das gemeinsame Problem für alle Unternehmen lautet: Wie lassen sich die Eintrittsbarrieren für die Nutzung von CNC senken? Dies ist ein schwieriges Problem, das die Industrie seit Jahrzehnten nicht lösen konnte.

Genauer gesagt: Die erste Herausforderung besteht darin, dass die Verwendung von CAM-Software extrem kompliziert ist. CAM (Computer Aided Manufacturing) ist der Kernprozess, der dreidimensionale Modelle in von numerisch gesteuerten Werkzeugmaschinen erkennbare Bearbeitungsanweisungen umwandelt. Sie bestimmt direkt die Genauigkeit, Effizienz und Machbarkeit der Bearbeitung und ist der Teil mit den höchsten technischen Eintrittsbarrieren im CNC-Betriebsablauf. Nutzer müssen Dutzende oder sogar Hunderte von Prozessparametern konfigurieren, um die Prozessgestaltung eines Teils abzuschließen.

Die zweite Herausforderung besteht darin, dass der CNC-Prozess stark von Erfahrung abhängt. Ein erfahrener Facharbeiter muss zahlreiche komplexe Varianten im Kopf koordinieren: Wie man das Werkstück einspannt, welches Werkzeug verwendet wird, wie die Bearbeitungsparameter konfiguriert werden und so weiter – dies hängt stark von der praktischen Erfahrung des Einzelnen ab.

Xia Nan sagte zu Hard Krypton: „In Fabriken dauert es 3 bis 5 Jahre, um einen Facharbeiter auszubilden, der CNC geschickt bedienen kann. Selbst für Ingenieure, die an Top-Universitäten wie der 985-Projektgruppe absolviert haben, dauert es mindestens ein halbes Jahr, um sich voll und ganz der Sache zu widmen und CNC zu beherrschen.“

Nach Ansicht von Xia Nan ist die beste Lösung zur Überwindung der Eintrittsbarrieren für CNC KI-CAM – komplexes Prozesswissen in das System zu integrieren und jeder Werkzeugmaschine einen KI-Facharbeiter zur Seite zu stellen.

Seit 2018 arbeitet Qisu Technology an der Entwicklung von KI-CAM. Das größte anfängliche Problem war der Mangel an Daten. In der traditionellen CNC-Branche wird das Prozesswissen größtenteils durch mündliche Überlieferung weitergegeben, es bildet keine abrufbare digitale Vermögenswerte und ist schwer schnell zu übertragen. Darüber hinaus übersteigt die Komplexität realer Bearbeitungsszenarien die Erwartungen bei weitem – selbst erfahrene Facharbeiter stoßen häufig auf völlig neue Fälle, die sie noch nie zuvor gesehen haben. Dies stellt die zentrale Entwicklungsherausforderung für KI-CAM-Software dar: Wie man verteiltes, von individueller Erfahrung abhängiges Prozesswissen digitalisiert und in ein abrufbares, wiederverwendbares Schlussfolgerungs- und Entscheidungsmodell umwandelt. Selbst führende ausländische Industrie-Softwarehersteller haben bisher kein vollständig ausgereiftes vollautomatisches Konzept entwickelt.

Um das Prozesswissen zu erwerben, hat das Team von Qisu Tausende von Stunden praktischer Erfahrung an vorderster Front gesammelt. Um Prozessdaten zu sammeln und sie in realen Szenarien zu validieren, hat Qisu Technology eine flexible Fabrik auf Basis von KI-CAM aufgebaut. Durch die Annahme und Bearbeitung echter Aufträge wird ein Datenkreislauf geschlossen, um das Algorithmusmodell kontinuierlich zu verbessern.

Laut Hard Krypton zeigen die Kernfähigkeiten des KI-CAM-Systems von Qisu Technology vor allem zwei Aspekte:

Erstens wird der Bedienablauf vereinfacht und die professionelle Lernbarriere beseitigt. Bei herkömmlichem CAM muss „der Mensch sich an die Software anpassen“ – Nutzer müssen über systematisches Prozesswissen verfügen und Hunderte von Parametern manuell konfigurieren. Qisu Technology kehrt die Interaktionslogik um: „Die Software passt sich dem Menschen an“ – Nutzer müssen nur das Modell importieren. Die Software reduziert die komplexe numerische Steuerungsprogrammierung auf drei einfache Schritte: Prozessgenerierung, Vorschau und Bearbeitung. Nutzer brauchen kein professionelles Bearbeitungswissen oder Programmierkenntnisse – die Software sagt ihnen genau, was zu tun ist.

Zweitens: Hohe Abdeckung von Szenarien mit umfassender Datenunterstützung. Auf Basis von Hunderttausenden realer, vom Team gesammelter Bearbeitungsmodell-Daten wird der Systemalgorithmus kontinuierlich weiterentwickelt. Dank der innovativen KI-CAM-Architektur und des Entscheidungsmodells auf unterster Ebene läuft der gesamte Generierungsprozess ohne menschliches Eingreifen. Die Systemdaten decken zahlreiche „Corner Cases“ (Randfälle) ab, unterstützen die schnelle Generierung von Prozesslösungen und verbessern das Nutzererlebnis.

Auf Basis des über Jahre selbst entwickelten KI-CAM-Systems plant Qisu Technology, im vierten Quartal dieses Jahres sein erstes Desktop-5-Achsen-CNC offiziell auf den Markt zu bringen. Das Produkt wird serienmäßig mit automatischem Werkzeugwechsel (Werkzeugmagazin), automatischer Werkzeugeinstellung, einer vollständig geschlossenen staubdichten und geräuschgedämpften Kabine sowie einer 1500-Watt-Hochleistungsspindel ausgestattet sein. Mit Unterstützung des KI-CAM-Systems wird eine „End-to-End“-Benutzerfreundlichkeit erreicht.

In Bezug auf den Teamhintergrund stammt das Kernteam von Qisu Technology aus der Informatik- und Maschinenbauabteilung der Zhejiang-Universität. Alle Mitglieder sind seit über zehn Jahren leidenschaftliche Hardcore-Maker, haben in verschiedenen Hardwarebereichen wie Exoskeletten und 3D-Druckern gearbeitet und verfügen über Erfahrung in der Massenproduktion von Hunderttausenden Einheiten.

Mit der wachsenden Nachfrage nach individueller Fertigung und schneller Iteration erweitert sich der Anwendungsbereich von Desktop-Fertigungsgeräten stetig – das Segment für Desktop-CNC wird weitere Marktteilnehmer und technologische Weiterentwicklungen erleben.

CEO-Gespräch:

Hard Krypton: Warum haben Sie 2018 beschlossen, in das CNC-Segment einzusteigen?

Xia Nan: Unser damaliger Eindruck war, dass die Digitalisierung und Demokratisierung der Fertigungsindustrie ein langfristig feststehender Trend ist. Und CNC ist die grundlegendste und am weitesten verbreitete Bearbeitungsmethode in der Fertigungsindustrie, die eine industrielle Basis im Billionen-Bereich hat. Fast alle Produktionsprozesse von Produkten beinhalten direkt oder indirekt die numerisch gesteuerte Bearbeitung. Wenn man das Fertigungsparadigma von CNC neu gestalten und die industrielle Bearbeitungskapazität auf breitere Szenarien und sogar auf den Desktop ausweiten kann, lässt sich ein enormer Mehrwert freisetzen.

Hard Krypton: Ihr Team arbeitet seit langem an KI+CNC. Was ist die größte Herausforderung bei der selbst entwickelten KI-CAM-Technologie?

Xia Nan: Die zentrale Herausforderung liegt in der Komplexität realer Fertigungsszenarien. In der traditionellen Fertigungsindustrie wird das Prozesswissen größtenteils durch mündliche Überlieferung weitergegeben – es bildet keine abrufbare digitale Vermögenswerte und ist schwer schnell zu übertragen. Hinzu kommen zu viele Varianten in der realen Bearbeitung: Selbst erfahrene Facharbeiter stoßen auf völlig neue Fälle, die sie noch nie gesehen haben. Es ist extrem schwierig, dieses verteilte, von individueller Erfahrung abhängige Prozesswissen in ein abrufbares, wiederverwendbares Entscheidungsmodell umzuwandeln. Führende ausländische Industrie-Softwarehersteller arbeiten seit Jahrzehnten in diesem Bereich, haben aber bisher kein vollständig ausgereiftes vollautomatisches Konzept entwickelt.

Dieser Bereich erfordert echten Langzeitdenken. KI-CAM kann nur durch umfangreiche Validierung und Iteration in realen Szenarien ausgereift werden – dieser Prozess lässt sich nicht überstürzen. Zum Beispiel haben wir einen Algorithmus, der 2021 entwickelt wurde – erst Ende 2024 erfüllte seine Stabilität die Anforderungen für die großflächige Implementierung. Der gesamte Entwicklungsprozess hängt von langfristiger technischer Akkumulation und Szenariovalidierung ab.