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前大疆核心成员创业获美团等近亿元投资专注消费级CNC产品

前大疆核心成员创业获美团等近亿元投资专注消费级CNC产品

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2026-05-15

消费级桌面CNC与智能数字制造平台「无限工坊(Infimaker)」近日宣布完成近亿元新一轮融资。本轮投资由美团战投、昆仑资本及奇绩创坛共同参与。所筹资金将重点投向产品研发迭代、供应链体系强化以及保障高质量的量产交付能力。

公司成立于2024年11月,由多位前大疆核心骨干及机器人领域的海归博士联合创立。他们瞄准的消费级CNC(数控机床)市场,被视为个人创客(Maker)生态中最后一块关键的技术拼图。

当前,消费级3D打印机与激光雕刻机已逐渐普及,用户对创意工具的认识不断深化,同时对设备的易用性和低操作门槛提出了更高期待。相比之下,CNC技术长期主要应用于工业领域,将其转化为适合个人和小型工作室使用的消费级产品,虽面临挑战,但市场前景广阔。

无限工坊创始人兼CEO谢博文表示,全球范围内,个性化创造与小批量生产正成为主流趋势。仅在美国,自视为“创客”的人群就超过1.3亿。然而,对于个人用户和小型工作室而言,能够同时提供工业级精度、支持多材料加工,并且简单易上手的桌面制造工具,仍然十分稀缺。

从“五轴联动”切入,降低硬件门槛

在无限工坊看来,传统CNC的核心挑战不仅在于硬件,更在于其软件与交互逻辑仍停留在工业时代范式。

传统CNC设备本质是为规模化生产设计的,要求使用者必须具备“可制造性设计”知识——即在设计之初就需理解机器的加工限制、刀具路径和物理边界。这套工业流程对普通创作者而言,学习门槛过高。

为降低使用难度,无限工坊选择以“五轴联动”技术作为突破口。在CNC加工中,五轴联动意味着刀具可在空间多维度运动,能加工涡轮、复杂人像曲面等极其精细的部件。这种“空间全触达”能力,使用户无需反复手动翻转和装夹工件,极大释放了创作自由度。尤其在AIGC技术兴起后,AI生成的3D模型常包含复杂曲面,缺乏传统工程逻辑,而五轴联动正是将这些数字模型低成本转化为实体物品的关键技术。

此外,无限工坊的五轴联动设计使其产品有效加工空间较主流竞品提升约72.8%。这意味着用户可一次性加工更大尺寸的原材料,让创意设计与零件制作不再受材料初始尺寸限制。

“机器不应成为限制创意的工具。”谢博文强调,“我们希望用户先有想法,然后由算法和系统去适配人,而不是让人去适应机器。”

重构软件体验,让制造“自动化”

基于“机器适配人”的理念,无限工坊在打磨硬件的同时,全力重构消费级CNC的软件体验。

在传统数控领域,掌握CAM(计算机辅助制造)软件以生成可靠刀具路径,通常需要数月甚至更长的学习时间。

为此,无限工坊自主研发了一套智能CAM软件,可实现刀路自动生成、智能识别与误差补偿。该系统不仅集成了刀路补偿、震动补偿等核心算法,还融合了视觉感知功能。配合设备自带的6位自动换刀系统(ATC)和红宝石分中仪,用户只需将材料放入封闭加工仓,后续对刀、分中、切削等全流程均可自动完成,无需人工干预。

为了让这台“桌面工厂”能进驻工作室、办公室乃至家居环境,团队将切削噪音控制在约70分贝。封闭式加工仓在减少粉尘扩散的同时,也降低了操作者的健康风险。

不止于硬件,构建创造者生态

“我们相信终极形态绝非单一硬件,而是围绕个人制造形成的完整创造生态。”谢博文表示。无限工坊早期收入将以硬件为核心,包括主机、配件、刀具和材料销售;但从长期规划看,未来更重要的收入将来源于软件订阅、AI能力服务、云端CAM、创作工具,以及围绕3D模型、刀具路径、加工参数构建的内容社区与工艺资产交易平台。

团队背景与核心能力

无限工坊核心团队来自大疆、小米、追觅、云鲸等国内顶尖智能硬件企业。创始人谢博文曾在大疆负责扫地机器人的感知算法研发。公司团队长期深耕机器人、运动控制、机器视觉、智能算法与消费级硬件系统,拥有从底层技术、自研数控系统到产品化落地的完整能力。团队成员曾主导多个全球化智能硬件产品的研发与量产,在高端装备、消费电子、自动化系统及全球品牌运营方面经验丰富。

CEO对谈:市场、竞争与核心壁垒

硬氪:为什么选择在2024年这个时间点切入CNC赛道?

谢博文:首先是基于对底层需求的洞察。我从小接触机器人制作,是几十年的老创客。在个人创造链条中,“制造”始终是门槛最高的环节。为何是现在?因为3D打印已完成首轮市场教育,越来越多人尝试自己制作物品。但增材制造(如3D打印)难以解决多材质和高精度加工问题,而这正是CNC(减材制造)的优势所在。加之机器人技术普及和AIGC降低了创作门槛,我们认为,个人减材制造走向大众市场的时机已经成熟。

硬氪:大疆的工作背景,为你们定义这款产品带来了哪些具体影响?

谢博文:大疆带来的一个重要理念是:优秀产品不应让用户过度思考。我们从第一天就在思考:如何让用户从想法到获得成品,中间步骤尽可能简化。因此我们自研控制算法和CAM软件,优化了整个工作流,并用视觉感知算法减少人工操作时间。我们不想让用户“学习机器”,而是希望创意能更简单、直接地被实现。

硬氪:你们如何看待桌面CNC的市场空间以及未来的竞争?

谢博文:目前市场仍处于早期教育阶段。消费级CNC的真正难点,并非“造出机器”,而是如何让普通用户稳定、成功地完成加工。我们欢迎更多优秀团队加入赛道,共同做大市场。我们的核心积累主要在几方面:一是算法积累,为掌握五轴切削最佳参数,我们实际切削了数吨材料进行测试;二是软硬一体的感知与控制能力,包括3D重建、断刀检测、误差补偿等;最后是生态。我们想要构建的社区,不仅包含模型数据资产,还有与特定机器、材料、刀具匹配的加工参数库。硬件只是起点,长期来看,软硬结合的深度调校与生态沉淀,才是后来者难以跨越的壁垒。

来源:https://www.163.com/dy/article/KSVATLSQ05118DFD.html
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