"原子而非比特"這一口號(hào)捕捉了硅谷對(duì)實(shí)體制造業(yè)日益增長(zhǎng)的關(guān)注，上周杰夫·貝索斯組建1000億美元基金收購和自動(dòng)化工廠的消息讓這種趨勢(shì)達(dá)到了高潮。

然而，工廠自動(dòng)化并非純粹的硬件問題。它越來越依賴于復(fù)雜的軟件和AI工具，這種轉(zhuǎn)變正在重塑構(gòu)建實(shí)體制造世界基礎(chǔ)設(shè)施的公司。

Sift Stack是一家位于加利福尼亞州埃爾塞貢多的公司，其工具支持航天器和汽車等復(fù)雜機(jī)器的設(shè)計(jì)和制造。該公司首席執(zhí)行官卡爾蒂克·戈拉普迪正感受到這種變化帶來的沖擊。他表示這些變化在過去六個(gè)月中重塑了公司的重點(diǎn)方向。

戈拉普迪和他的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官奧斯汀·斯皮格爾在2022年創(chuàng)立了這家公司，此前他們?cè)赟paceX開發(fā)軟件工具，管理大量遙測(cè)數(shù)據(jù)——在測(cè)試、制造和發(fā)射過程中從物理組件傳感器實(shí)時(shí)傳輸?shù)男阅苄畔ⅰ?/p>

大多數(shù)制造先進(jìn)機(jī)器的公司使用現(xiàn)成的數(shù)據(jù)庫工具或開發(fā)自己的Python腳本，但Sift看到了為公司提供一流工具的機(jī)會(huì)?？蛻舴秶鷱拿绹?guó)主要火箭制造商聯(lián)合發(fā)射聯(lián)盟和其他國(guó)防承包商，到機(jī)器人技術(shù)和電網(wǎng)管理初創(chuàng)公司。

然而，戈拉普迪表示，用于數(shù)據(jù)分析的AI工具的出現(xiàn)迫使他的業(yè)務(wù)發(fā)生了變化。曾經(jīng)作為公司標(biāo)志性產(chǎn)品的定制工作流程在AI和深度學(xué)習(xí)模型的世界中已成為基本要求。但公司管理數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的能力突然變得更加寶貴。

"我們對(duì)未來五年發(fā)展的長(zhǎng)期愿景實(shí)際上正在今年實(shí)現(xiàn)，"戈拉普迪告訴TechCrunch。

這意味著要管理當(dāng)今軟件密集型機(jī)器產(chǎn)生的強(qiáng)烈數(shù)據(jù)流。該公司合作的一些車輛擁有超過150萬個(gè)傳感器同時(shí)傳輸數(shù)據(jù)，涵蓋多種格式和時(shí)間尺度。

為AI應(yīng)用組織和存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)是公司的目標(biāo)——"很大一部分價(jià)值在于將其暴露為機(jī)器可讀的格式，"戈拉普迪說。如果AI智能體要對(duì)制造做出決策或分析測(cè)試數(shù)據(jù)以標(biāo)記潛在問題，Sift的目標(biāo)是讓這些數(shù)據(jù)對(duì)它們可用。

衛(wèi)星公司Astranis的軟件副總裁杰夫·德克斯特表示，對(duì)于像他這樣每天可能進(jìn)行1000萬次自動(dòng)化軟件測(cè)試的公司來說，良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施至關(guān)重要。該公司使用Sift管理測(cè)試、制造和運(yùn)營(yíng)。

"不可避免地，僅僅存儲(chǔ)數(shù)據(jù)每月就要花費(fèi)我們數(shù)百萬美元，"德克斯特說。"關(guān)鍵是，這數(shù)百萬美元花得值嗎？有了Sift這樣的技術(shù)，我不用擔(dān)心數(shù)據(jù)量有多大。"

戈拉普迪告訴TechCrunch，Sift在2025年完成了4200萬美元的B輪融資，投后估值為2.74億美元，由StepStone領(lǐng)投，GV（谷歌風(fēng)投部門）、Riot Ventures、Fika Ventures和CIV參投。

Q&A

Q1：Sift Stack是什么公司？主要做什么業(yè)務(wù)？

A：Sift Stack是一家位于加利福尼亞州的公司，專門為航天器和汽車等復(fù)雜機(jī)器的設(shè)計(jì)和制造提供軟件工具。該公司由兩位前SpaceX工程師于2022年創(chuàng)立，主要管理制造和測(cè)試過程中的大量遙測(cè)數(shù)據(jù)。

Q2：為什么AI工具的出現(xiàn)改變了Sift Stack的業(yè)務(wù)重點(diǎn)？

A：AI工具的出現(xiàn)讓原本復(fù)雜的定制工作流程變成了基本要求，但同時(shí)讓數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施管理變得更加重要。現(xiàn)在AI智能體需要訪問機(jī)器可讀的數(shù)據(jù)來做決策和分析，這讓Sift的數(shù)據(jù)管理能力變得更有價(jià)值。

Q3：現(xiàn)代制造業(yè)的數(shù)據(jù)量有多大？為什么需要專門的數(shù)據(jù)管理？

A：現(xiàn)代軟件密集型機(jī)器可能擁有超過150萬個(gè)傳感器同時(shí)傳輸數(shù)據(jù)，像Astranis這樣的公司每天進(jìn)行1000萬次自動(dòng)化測(cè)試。僅數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本就可能達(dá)到每月數(shù)百萬美元，因此需要專門的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施來高效管理。