Xaba 是一家通过零代码为工业机器人打造合成大脑的初创公司，近日宣布已经获得一笔600万美元的种子投资，该轮融资由 Hitachi Ventures 领投。
这家总部位于多伦多的初创企业表示，其种子轮扩展融资将加速部署由 AI 驱动的机器人及认知工业控制系统。
Hitachi Ventures 利用其新设立的4亿美元基金领投了这轮融资，同时 Hazelview Ventures、BDC、Exposition Ventures 和 Impact Venture Capital 也参与了投资。
Xaba 正在开创工业人工智能 ( AI ) 应用于改造制造流程的先河。其旗舰产品 xCognition 使工业机器人和协作机器人 ( cobots ) 拥有由 AI 驱动的认知和自我感知能力，从而让它们能自主生成程序，并执行焊接、钻孔、组装以及增材制造等复杂任务。
通过将实时智能融入自动化，Xaba 的解决方案大幅降低了部署成本，并提高了制造作业的质量、一致性和灵活性。该公司表示，其目标市场的机会总值高达9万亿美元。熟练的机器人程序员和控制工程师的短缺，进一步增加了企业有效扩展自动化的难度。
Xaba 首席执行官 Massimiliano Moruzzi 在接受 GamesBeat 采访时表示，工业自动化仍然极其低效，依赖过时的控制器、僵化的编程和大量的人工干预。仅工业机器人的编程与部署每年就给行业带来70亿美元的成本，其中80% 的自动化费用来自于为工业控制器手动开发逻辑。
Moruzzi 表示：“我们的愿景是颠覆行业巨头。我们正在开发的，是我所称之为‘信息合成大脑’或‘认知控制’的技术。”
Moruzzi 进一步指出，与 Open AI 针对 AI 自然语言指令所做的类似，Xaba 正在重塑工厂语言，以实现更优的自动化。这不仅能打造更适合工业应用的机器人，还能提升人类监管与支持的效果。
Xaba 的生成式工业 AI 为机器赋予认知智能，使其能自主适应、优化并精确执行任务。其核心产品 xCognition 正如同“工程自动化领域的 Open AI”，能够完全自动化工业机器人及机器编程来应对任何任务，同时自动生成零件程序和让任何机器运转所需的全部可编程逻辑控制器 ( PLC ) 的机理逻辑。从本质上讲，这是一种由自编程机器人驱动的自动化技术，这些机器人能够轻松实现从“文本到行动” 的转换，Moruzzi 说道。
Moruzzi 表示：“传统的机器人系统需要大量编程、持续的人工监控，并且在处理实际世界中的几何形状、工艺参数、材料及生产关键绩效指标 ( KPIs ) 的变化时常常力不从心。我们正在重新定义自动化，通过使机器人和机器能自我优化并以最少的编程就能执行复杂任务，实现显著的浪费减少及成本降低多达10倍。”
认识 Xaba：工业自动化的自主 AI 控制系统
通过 Xaba，制造商只需用易于理解的文本或功能规范描述自动化目标、生产关键绩效指标或操作任务。随后，xCognition 和 PLCfy 会自动生成所需代码，使机器人和生产线能在实时适应性下自主运行。
数字孪生技术旨在工厂在实体建造前完善设计。但 Moruzzi 认为这一概念应重新命名为“自动化现实”。他指出，工业管理者需要一台能够综合人类经验并将其传递给机器人的设备。
Moruzzi 说道：“在 Xaba，我们正在开发用于自动化的基础 AI，也就是说，例如，我的合成大脑能够捕捉机器的物理、电机机械模型。为什么要这么做？因为经验并不存在于 Open AI 用于将文本转换为现实的百科全书中。我所做的是一种称为数据本体的技术。数据本体将成为 AI 领域的下一次重大浪潮，使弱 AI 转变为强 AI。 数据本体究竟是什么？”
他表示，数据本体是他在神经科学数据领域内所提出的一个独特分支。
他说：“它具备目前只有人类才能做到的，即所谓的归纳推理能力。归纳推理意味着大脑能够构建情境，增强你即将执行或曾经学过的任务，或基于以往吸收的经验执行全新任务。我现在正利用工厂的遗留数据。过去几年，我捕捉了来自操作员机器的遗留知识，我们正借此进行类似 Open AI 在撰写邮件或总结书籍中所实现的颠覆，在我这里则是实现自动化。”
其结果是通过以下技术实现更快的部署、更小的停机时间以及更智能、更具韧性的跨行业自动化：
o 物理信息驱动的机器学习模型： 充当真正的数字孪生，它能够准确复制现实世界环境，适应不同机器和运动平台，实现精确的实时优化。
o 机器人与 PLC AI 代码生成： 专有的 AI 模型通过理解操作流程和机器逻辑，自动生成机器人程序和 PLC 代码。这将部署时间缩短最多达 80% 并消除手工编码。
o 实时过程学习模块： 借助数据本体和图神经网络 ( GNNs )，该模块能够捕捉、映射并理解机器、传感器与流程之间的复杂关系，确保动态适应和持续优化。
o 认知控制框架： 一个通用的 AI 平台，可与任何机器人系统、数控机床或 PLC 控制器无缝集成，同时兼容旧设备和现代设备。
Hitachi Ventures 合伙人 Gayathri Radhakrishnan 在一份声明中表示：“工业4.0曾承诺建设智能、自主的工厂，但往往只停留在试点阶段，受到僵化、代码繁重系统和旧有基础设施的限制。Xaba 打破了这一僵局。通过赋予工业机器自我学习和自我编程的能力，利用生成式 AI，Xaba 正将智能制造的愿景转化为今日可扩展的现实。”
Xaba 的 AI 已在航空航天、汽车以及高精密制造等领域取得变革，通过消除高成本的返工与手动调整，实现了产业革新。
Xaba 的 AI 优化了铝铸造和锻造过程，使机器人能够对金属铸件进行精密加工，同时调整加工公差，从而大幅降低组装成本、返工率及生产时间。
Moruzzi 表示，Xaba 同样在进行大规模机器人钻孔。制造商已实现生产速率提高10倍，同时显著降低了资本支出。与传统需要僵化编程和人工调校的系统不同，Xaba 的 AI 让机器人能无缝重构不同部件和工艺，而无需昂贵的停机时间。
Xaba 同时在进行机器人焊接。Xaba 的 AI 实现了 MIG ( Metal Inert Gas ) 焊接、TIG ( Tungsten Inert Gas ) 激光焊接以及激光焊接的自动化，确保各生产线输出稳定、高质量作品，同时加快生产进度。
Xaba 还涉足大规模3D打印。Xaba 的 xTrude 系统针对 Fused Deposition Modeling ( FDM ) 进行了优化，防止了分层、坍塌和变形。它使制造商能够实时微调打印参数，从而提升可靠性和降低材料浪费。
Fives Cinetic Corp 首席执行官 Marco Andriano 在一份声明中表示：“Max 和他的团队为机器人的未来以及工业自动化设计了一份大胆的新蓝图。借助 Xaba 的 xCognition，我们正提供智能系统，将数十年的低效运作转变为敏捷且可扩展的制造环境——彻底解决了当今行业面临的最顽固的编程和生产难题。”
该公司现有24名员工，团队成员包括 AI 科学家、数学家和机电一体化专家，他们正在运营一个应用 AI 的自动化实验室。
Moruzzi 认为，大语言模型 ( LLMs ) 并非自动化的合适技术，因为 LLM 背后的基础模型本质上依赖于一组权重因素。这就好比用百科全书回答机器人应向左转还是向右转的问题。此外，LLM 易产生幻觉，这在工业环境中是不可取的。
他说，这意味着规模可能无法以正确方式综合语义，给出恰当的响应。Moruzzi 的 AI 设计则完全不同，他构建了一个能够自主生成合成数据的系统。
他说：“你的大脑并不是一个 LLM。”
Moruzzi 表示，公司将在未来几个月进入量产阶段。他指出，目前在业界大约只有440万台工业机器人。考虑到与人类数量相比，这几乎可谓微不足道。他解释说，其原因在于这些机器人的“大脑”——仅仅只相当于工业控制器——远不能胜任，它们更像是“空盒子。”
他补充道：“这就是为什么我要构建一个认知大脑。只有这样，才能与物理世界进行对话。”
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