作者 | 张子怡

编辑 | 袁斯来

硬氪获悉，消费级桌面CNC与智能数字制造平台「无限工坊（Infimaker）」近日宣布，连续获得多轮融资，融资金额近亿元，投资机构包括美团战投、昆仑资本及奇绩创坛。本轮资金将主要用于产品研发、供应链建设以及高质量量产交付。

无限工坊成立于2024年11月，由多位前DJI核心成员及机器人领域海归博士联合创立。团队所切入的消费级CNC（数控机床）也是Maker赛道里的最后一块拼图。

在消费级3D打印、消费级激光雕刻机走入大众市场后，消费者对于创意工具愈发有认知，对于易用性与使用门槛也更有要求。而CNC产品过去常年主要用于工业级市场，消费级的的改造有门槛也更有市场。

无限工坊创始人兼CEO谢博文告诉硬氪：“全球范围内，越来越多人开始追求个人化创造与小型化生产。仅在美国，就有超过1.3亿人将自己视为创客（Maker）。但对于个人用户和小型工作室而言，真正具备工业级精度、多材质加工能力，同时又足够易用的桌面制造工具，依然十分稀缺。”

在无限工坊看来，传统CNC最大的问题，并不只是硬件本身，而是软件和交互逻辑依旧停留在工业时代。

过去的CNC产品，本质上仍服务于工业制造场景，往往要求用户提前理解“可制造性设计”——也就是说，用户在画图之前，必须先理解机器的加工限制、刀具路径和物理边界。

对普通创作者而言，这种工业时代的使用范式，依然有着极高门槛。

为降低使用门槛，无限工坊选择从“五轴联动”切入。在CNC加工场景中，五轴在空间中可以触达任何位置，能够实现涡轮、人像褶皱等复杂物体的加工。这种“空间全触达”能力，让用户无需频繁手动翻面夹持，极大提升了创作的可能性。特别是AIGC技术的帮助下下，AI生成的3D模型往往不具备传统工程的“加工逻辑”，只有五轴联动才能将这些天马行空的曲面低门槛地转化为物理实体。

并且，无限工坊的五轴联动功能能让其产品比主流竞品多约72.8%的有效加工空间，一次性加工更大尺寸原料，让更多创意、零件不局限于原材料尺寸的约束。

谢博文认为：“机器不应该成为限制创意的工具。我们更希望用户先有想法，再由算法和系统去适配人，而不是反过来。”

在谢博文看来，过去的制造工具，总是在要求人去理解机器。但下一代创造工具应该反过来。

因此，无限工坊除了在硬件层面降低产品使用门槛外，也在尝试重新设计消费级CNC的软件体验。

在传统数控领域，学习一款CAM软件通常需要耗费一年以上的时间，且难以保证编出可用的刀路。

硬氪了解到，无限工坊通过自研CAM软件，能够实现自动生成刀路、智能识别与误差补偿。这套系统不仅包含了刀路补偿、震动补偿等深层算法，还整合了视觉感知功能。配合其配备的6位自动换刀系统（ATC）和红宝石分中仪，用户只需将物料放进封闭式加工仓，剩下的对刀、分中、切削全流程皆无需人工干预。

为了让“桌面工厂”能真正进驻工作室、办公室甚至更开放的空间，团队将切削噪音压低至70dB左右。封闭式的加工仓能够让粉尘的减少同时也减少对呼吸道的损害。

“我们认为终局一定不是单一硬件产品，而是围绕个人制造形成的创造生态。谢博文表示。无限工坊计划早期的收入以硬件为核心，包括主机、配件、刀具和材料；但长期规划来看，未来更重要的收入会来自软件订阅、AI能力、云端CAM、创作工具，以及围绕模型、刀路、加工参数形成的内容社区和工艺资产交易。

团队背景方面，无限工坊成员来自大疆、小米、追觅、云鲸等顶尖智能硬件企业。创始人谢博文曾在大疆负责扫地机器人的感知算法，公司核心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领域积累了丰富经验。

CEO对谈：

硬氪：为什么选择在2024年这个节点切入CNC赛道？

谢博文：首先是洞察到底层需求。我从小学二年级开始做机器人，是几十年的老Maker了。在整个个人创造链路里，“制造”一直是门槛最高的一环。为什么是今天？因为3D打印已经完成了第一波市场教育，越来越多人开始尝试自己做东西。但增材制造很难解决多材质和高精度的问题，而这些恰恰是CNC擅长的方向。加上机器人技术下放和AIGC降低了创作和使用门槛，我们觉得现在是个人减材制造开始真正进入大众市场的时间点。

硬氪：大疆的背景，具体为这款产品的定义能力带来了哪些改变？

谢博文：DJI给我们最大的一个影响：好的产品不应该让用户有过多的思考。我们从Day One就开始想：用户怎么从一个想法到产品出来，中间不会有太多的操作步骤。所以我们自研了控制算法和CAM，简化了工作流，用视觉感知算法减少操作时间。我们不希望用户去“学习机器”，而是希望创意能够更简单地被实现。

硬氪：你们如何看待桌面CNC的市场空间和竞争？

谢博文：目前市场还处于教育阶段，消费级CNC真正难的，并不是“把机器做出来”，而是如何让普通用户稳定地加工成功。我们希望更多优秀的团队加入到这个赛道。我们的核心积累主要在几个方向：一是算法积累，我们为了掌握五轴切削参数，实切了几吨材料；二是软硬一体的感知算法与控制能力，包含3D重建、断刀检测、误差补偿等；最后是生态。我们想打造的社区不仅有模型数据资产，还包含跟机器、材料、刀具相匹配的加工参数。硬件只是起点，软硬结合的长期调校和生态沉淀是后来者很难跨越的墙。