สตาร์ตอัปคนไทยคว้าเงินทุนกว่า 200 ล้านบาท จาก Silicon Valley ปั้นอนาคต หุ่นยนต์ในโรงงาน

แม้เทคโนโลยี AI และ หุ่นยนต์ จะพัฒนาอย่างรวดเร็ว แต่โจทย์สำคัญยังคงเดิม ซึ่งจะทำอย่างไรให้หุ่นยนต์สามารถทำงานจริงในโรงงานได้เหมือนมนุษย์ ไม่ว่าจะเป็นการประกอบชิ้นส่วน ตรวจสอบคุณภาพ หรือควบคุมเครื่องจักร ซึ่งสิ่งเหล่านี้ต้องอาศัย "ข้อมูลจากการทำงานจริง" จำนวนมหาศาล ต่างจากโมเดลภาษาอย่าง ChatGPT หรือ Gemini ที่เรียนรู้จากข้อมูลบนอินเทอร์เน็ต โลกของหุ่นยนต์กลับยังขาดแคลนข้อมูลที่สะท้อนสภาพการทำงานจริงในโรงงานอย่างมาก

จุดกำเนิดของ Vision Lab

ธนชาติ คุจารีวณิช (เจมส์) ผู้ก่อตั้ง และ CEO ของ Vision Lab อดีตที่ปรึกษาจาก McKinsey มองเห็นช่องว่างนี้อย่างชัดเจน กล่าวว่า ทุกวันนี้เริ่มเห็นหุ่นยนต์เข้ามาช่วยงานในโรงงานอุตสาหกรรมมากขึ้นเรื่อยๆ และในอนาคตบทบาทของหุ่นยนต์จะยิ่งเพิ่มขึ้นอีกมาก แต่ข้อมูลจากการทำงานจริงที่จำเป็นต่อการฝึกและพัฒนาหุ่นยนต์ AI ยังมีอยู่ค่อนข้างจำกัด

ระหว่างการศึกษาต่อ MBA ที่มหาวิทยาลัย MIT เจมส์กับผู้ร่วมก่อตั้งซึ่งเป็นนักวิจัยระดับปริญญาเอก ได้ก่อตั้ง Vision Lab เพื่อแก้ปัญหาคอขวดสำคัญของการพัฒนาสมองหุ่นยนต์ AI นั่นคือการเข้าถึงข้อมูลคุณภาพสูงจากสภาพแวดล้อมการทำงานจริงในโรงงาน

Vision Lab ได้ร่วมมือกับโรงงานในการเก็บข้อมูลจากการทำงานจริงของพนักงานในภาคการผลิต ผ่านการบันทึกภาพเคลื่อนไหวบนสายการผลิตและกระบวนการทำงานต่างๆ เพื่อนำไปสนับสนุนการพัฒนาสมองหุ่นยนต์ AI โดยปัจจุบันบริษัทฯ มีลูกค้าระดับโลก รวมถึงบริษัทในกลุ่ม Magnificent Seven (หุ้น 7 นางฟ้า) ถึง 3 ราย และวันนี้ บริษัทฯ มีเครือข่ายโรงงานพันธมิตรมากกว่า 2,000 แห่งในเอเชียและแอฟริกา โดยมีฐานหลักในจีนและอินเดีย และกำลังขยายเข้าสู่เอเชียตะวันออกเฉียงใต้

โรงงานได้อะไรจากการเข้าร่วม

ปัจจุบันบริษัทฯ ได้สร้างรายได้ให้แก่โรงงานพันธมิตรที่เข้าร่วมโครงการจากค่าลิขสิทธิ์ข้อมูลรวมแล้วกว่า 35 ล้านบาท ทั้งนี้การเข้าร่วมโครงการไม่ส่งผลกระทบต่อการดำเนินงานตามปกติของโรงงาน เพื่อให้โรงงานสามารถเข้าร่วมโครงการได้อย่างมั่นใจ

นอกจากนี้ ความร่วมมือดังกล่าวไม่ได้เป็นเพียงการสร้างฐานข้อมูลสำหรับพัฒนา หุ่นยนต์ AI เท่านั้น แต่ยังเปิดโอกาสให้โรงงานในพันธมิตรได้เข้าถึงและนำเทคโนโลยีหุ่นยนต์ AI มาใช้งานจริงในกระบวนการผลิตเป็น กลุ่มแรกๆ ซึ่งคาดว่าจะเกิดขึ้นอย่างแพร่หลายในอนาคตอันใกล้

"เราไม่ได้เเค่สร้างฐานข้อมูลสำหรับหุ่นยนต์ AI แต่กำลังสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่จะช่วยให้หุ่นยนต์ทำงานได้จริงในโรงงาน และทำให้โรงงานอุตสาหกรรมเข้าถึงระบบอัตโนมัติได้มากขึ้นทั่วโลก" เจมส์ กล่าว