据介绍，SiMa. ai是一家以软件为中心的嵌入式边缘机器学习芯片系统公司，双方目标是在不久的将来为通快的多个激光系统配备人工智能（AI）技术，包括用于焊接、切割和打标的系统，以及金属3D打印机。

通快激光技术首席技术官Richard bannmller表示：“人工智能（AI）对通快而言具有高度的战略意义。我们的激光工艺和制造专业知识帮助我们开发用于生产的智能软件。SiMa.ai 是我们迈向智能工业解决方案的下一大步的理想合作伙伴。”

两家公司将在合作中各自发挥专业优势：通快拥有激光应用专业知识，SiMa.ai 拥有机器学习系统芯片（MLSoC）技术。

“人工智能创新的快速加速,正在重塑人类利用新兴技术的方式。AI强大的MLSoC和灵活的软件，以及通快最高水平的工艺理解，使AI解决方案推动行业向前发展。结合通快先进的人工智能软件SiMa。”

SiMa.ai的销售主管兼汽车业务总裁Harald Kr?ger表示：“AI为所有边缘人工智能提供了一个以软件为中心的平台，可以适应任何框架、网络、模型、传感器或模式，从而有可能达到人工智能辅助激光技术的下一个水平。”

据介绍，SiMa.ai总部位于美国加州圣何塞，在德国斯图加特设有办事处，拥有约200名员工。

当下，完全在SiMa.ai机器学习系统芯片上运行的边缘机器学习（ML）应用程序，使之性能和能效提高了十倍，将更高精度的智能带入从计算机视觉到生成式AI的机器学习应用场景中，仅需几分钟。

在通快，约有90名来自全球各地的员工专注于从事产品开发领域的AI工作。

此次双方合作，旨在加速复杂材料的加工。在这一过程中，强大、紧凑、节能的人工智能芯片将直接集成到激光系统中。

人工智能优化的传感器技术可以实时监控激光焊接过程的质量，每秒可以评估3000多张图像。

以电动汽车生产为例，在人工智能（AI）的帮助下，激光焊接过程中的实时质量检测有望取代单独而复杂的测试程序。此外，电池制造商将能够实时提高产品质量，降低废品率，最终降低消费者购买电动汽车的价格。

毋庸置疑的是，人工智能（AI）将改变通快的商业模式，使其从单纯的设备供应商转变为一家负责生产结果的解决方案提供商。

今年4月9日至12日，通快在德国迪琴根总部举办了一年一度的内部展览——INTECH技术开放日活动，大约1000家企业参与体验了机床行业与人工智能结合的新解决方案。

在同期举办的INTECH线上新闻发布会上，通快机床部首席执行官Stephan Mayer等三位主持人与大约70名国际记者讨论了这一重要的未来主题。

通快机床部首席执行官Stephan Mayer表示：“在未来五年内，通快希望成为行业内领先的人工智能解决方案提供商。为此，我们正在进一步扩大我们在这一领域的活动，并将它们捆绑在一个能力中心。其目的是使用人工智能，使我们的内部流程更高效，例如在软件开发、管理或服务中。”

“作为解决方案提供商，通快也将为市场客户带来越来越多的人工智能，使他们能够进一步提高生产力。特别是在经济困难时期，对通快而言投资人工智能等未来主题变得至关重要。我们不能再浪费时间了！”

“数字化和人工智能是齐头并进的。对于我们的客户来说，这意味着整个钣金工艺链的生产力和效率的提高——无论公司的规模大小。”

在今年的内部INTECH展会上，通快展示了“可运行性指南”——这是一个基于人工智能的新解决方案的初始版本，可帮助生产员工更快速、更轻松地在高性能的TruMatic 5000全自动冲激复合机上运行。

目前，当使用机器生产具有新几何形状或新材料的新订单时，用户必须单独测试机器程序——这导致机器的空闲时间迅速增加，特别是对于生产许多不同零件的全自动机器。

借助通快支持AI软件Runability Guide，用户可以在系统运行时避免长达20分钟的空闲时间。基于各种评估模型，新的磨合助手为每个新工作显示TruMatic 5000是否可以直接生产零件或是否需要人工干预。

通快开发部项目负责人Jonathan Eberle解释称：“我们的可运行性指南，为企业提供了生产力和竞争力方面的优势。这不仅节省了他们的时间，还意味着他们可以将员工的技能用于其他创造价值的任务或培训新员工。”

可运行性指南的主要好处:

- 节省时间的机器设置

- 减少生产员工的工作量

- 夜班生产环境下的零件识别

- 快速分析潜在问题

- 通过AI加速评估过程

激光技术首席执行官Hagen Zimer表示：“这将改变商业模式。我们不仅仅是销售设备，而是与客户共同承担生产过程的责任。如果我们提供这些工具，我们就要对生产车间设备的结果负责。”

Zimer相信，通快将看到更多技术差异化，但不再是激光技术的硬件方面——目前有很多公司，甚至包括中国的友商同行，可以制造激光光源。他称：“我深信，利用数字工具、安全的数据访问以及通过AI汇总这些数据，并生成有意义的 KPI，然后在客户现场达成质量保证，这是我们的愿景。为此，我们就需要传感器、人工智能以及安全的数据。”

他指出，通快当下主要有两个与引入人工智能相关的关键目标：一方面，努力改进客户的工艺（提高客户机器的正常运行时间，确保客户的工艺更加稳定、更快、更高效）。另一方面，提高内部流程的效率，包括解决管理问题或提升研发效率。

Zimer还详细阐述了人工智能在激光焊接中的应用，他举例称，如果客户有激光焊接应用，就会产生激光输入数据。例如，在电动汽车应用的电池焊接中，客户需要100%确保电池棱柱形电池的最后一条接缝100%地紧密衔接，这样电解质才不会泄漏。

他解释称：“典型的激光工艺还没有这样的功能效果，但如果你观察这个过程，与激光一起进行闭环控制，并从这些数据转向控制中得到更好的过程，就可以帮助客户提升效益。”