对话王文涛：Maker 圈老将再创业， 为什么 x86 是最好的桌面 CNC 底座？

成立仅一个月拿下啟赋种子轮，灵钜创新选择的路，和「主流」都不一样。

作者丨姚单

编辑丨董子博

桌面CNC赛道，仍有新玩家不断涌入。他们还能讲出什么新故事？

过去半年多，鲸犀走访了多个桌面CNC团队，发现一种趋同的叙事：还停留在概念阶段的后发项目，只要团队背景亮眼、估值可观，讲的故事大多与“五轴”相关。

五轴几乎成了桌面CNC赛道的最热融资密码，从大疆系项目无限工坊、涌泉创新，到数马三维，无不因“五轴”概念而备受资本追捧。

放眼整个桌面CNC赛道，投资机构押注的逻辑各有侧重。

启明持续加注造物时代，重仓“消费级”生态，坚定看好C端市场的爆发潜力；红杉与蓝驰则联手重仓巢匠科技，押注专业级四轴路线，看中其精准切入的细分市场；美团战投、昆仑资本、奇绩创坛则将筹码押在“高端”与“五轴”之上，投资无限工坊。

抛开技术路线，在这些机构眼中，“投资就是投人”依然是铁律，其中大疆背景的团队最受追捧。

在这条趋于拥挤的赛道里，灵钜创新（英文品牌CUBIVS）却选择了一条相反的路。

这家公司于2026年1月成立，2月获啟赋资本种子轮投资，随后相继完成五轴样机核心功能验证与三轴工程机，首款桌面CNC入门款X1 LITE计划于9月开启全球众筹。

CEO王文涛是一位资深创客。2010年到2018年，他在美国持续创业八年；回国后深耕Maker行业，主导过星汉激光Xlaser lab品牌搭建，也参与并主导了Dreame，Creality的渠道建设。

与市面上大多数项目从五轴高端切入不同，灵钜选择从三轴（准确说，是3+1轴的入门款）切入，逻辑是“先把智能化操作系统铺开，硬件本身反而是相对简单的部分”。在创始人王文涛看来，这套打法类似当年iPhone对诺基亚：先普及操作系统与交互生态，硬件形态可以循序渐进。目前，真五轴样机的核心功能已验证完成，主力五轴产品计划于2027年推出。

比产品策略更值得关注的，是灵钜的技术路线选择。

市面主流桌面CNC普遍基于MCU/ARM开源固件（以GRBL、grblHAL为代表）搭建，成本低、生态成熟，对入门用户切木头、塑料的需求完全够用；但一旦进入铝、铜等金属加工，尤其是五轴联动，这套架构的天花板便非常明显。

灵钜选择的，是另一条更重、也更少有人走通的路线：以x86为底座，把AI算力与实时控制放到机器端侧（Edge），而非依赖云端。

王文涛判断，桌面CNC市场存在巨大空白，但“前端学习门槛高、设备制造门槛高”这两座大山始终未被翻越。随着底层控制技术成熟、具身智能带动运动控制供应链降本，王文涛认为，这个时间点终于可以把“易用性”作为产品的第一优先级，先让用户真正上手。

在灵钜首款产品众筹前夕，雷峰网鲸犀与王文涛聊了聊。以下为访谈内容，经雷峰网鲸犀编辑整理。

王文涛：我是一名在创客（Maker）行业摸爬滚打了十几年的“老兵”。如果要用一条线串起我的经历，那就是：从美国的车库，到中国的工厂，再到全球的桌面。

最早从2010年开始，我在美国待了八年，那是我的第一次创业。当时纯粹是因为自己喜欢折腾东西，发现市面上没有趁手的工具，就开始自己做、自己卖。那段经历让我从一个单纯的爱好者，变成了一个真正理解“用户想要什么”的产品人。

回国之后，我把目光投向了3D打印和激光雕刻领域。我参与了追觅、创想三维等品牌从0到1搭建海外市场的过程，也亲手主导了星汉激光旗下Xlaser lab品牌的搭建。

这几段经历让我深刻体会到一件事：中国供应链的制造能力是世界顶级的，但在“如何让一个普通人也能用好一台复杂设备”这件事上，还有巨大的空白。

所以当我在Maker行业里泡了十几年后，我发现一个问题始终没有被解决——CNC。它明明是最强大的桌面制造工具，却因为太难用，被大多数人关在了门外。

这就是我现在站在这里的原因。

王文涛：说起来其实挺朴素的——就是“自己用着不爽”。

我在美国第一次创业，起因是我自己想要做一个东西，但找不到合适的工具，于是干脆自己动手做了一台。做完之后发现，身边居然有很多人和我有一样的困扰，产品就这么卖出去了。那段经历教会我一个道理：最好的创业，往往始于解决自己的问题。

后来回国，我在3D打印和激光行业里做了很多年，接触了大量设备。说实话，市面上的产品给我的感觉是：它们更像是“给工程师造的机器”，而不是“给普通人造的工具”。这个行业不缺制造能力，缺的是“让普通人也能用好复杂设备”的产品思维。

所以我一直在想，能不能把我这么多年对海外用户的理解、对供应链的把控，和对产品易用性的追求，结合起来做点什么。方向可以很多，但核心只有一个——让工具回归工具，让人不再被机器本身拦住。

王文涛：选定CNC，其实是我们在几个候选方向里反复比较后的结果。

我们当时看了好几个方向：3D打印、激光雕刻、UV打印，还有CNC。3D打印和激光的智能化程度已经比较高，市面上也有不少成熟产品，我们能做的差异化空间有限。UV打印机的市场需求确实存在，但它的供应链不够完备，核心的喷墨头基本掌握在国外厂商手里，国内要把研发补齐还需要两三年时间，时间窗口不太划算。

而CNC的情况完全相反。它的能力上限非常高——能切金属、能做立体结构件、能胜任小批量生产——但它的使用门槛也同样高得离谱。一个普通人想把一块金属变成想要的形状，要先学会画图、再学会编程、再学会调参数，这个过程足以劝退99%的人。换句话说，CNC是“能力最强、但体验最差”的桌面制造工具，这里面存在巨大的改善空间。

王文涛：很大程度上得益于具身智能的发展。人形与具身机器人大量使用伺服电机、总线电机，跟CNC是互通的，丝杆、滑块这些运动控制零部件也基本通用，供应链能快速拉起、成本被打下来。但做CNC，第一优先级永远是运动控制。运动控制搞不定，天天去堆框架、堆外观，也做不出真正能用的机器。

王文涛：完全是两回事，这里需要澄清一个常见的误区。无人机和扫地机追求的是姿态稳定、位置控制、导航避障和有效覆盖，它们的运动控制核心在于“去哪里”，对刀尖必须严格沿着设计轨迹运动的“绝对轨迹精度”没有要求。你可以理解为，无人机是在一个大范围内做“导航”，而CNC是在一个极小范围内做“绣花”。

CNC是另一量级的运动控制——多轴点位控制，要求刀尖严格沿设计轨迹运动。这背后必须依托专用的运动控制板卡，并以高精度编码器、光栅尺构成全闭环，对实时性、多轴协同精度和确定性（时序抖动）的要求高出一个量级。这决定了底层架构不能被“够用就好”的思路所妥协。

王文涛：我们CTO长期在英特尔负责国内工业领域的底层运动控制，覆盖从单轴到六轴的多轴运控，后来也主导过人形机器人的运控方案，对x86工控底层有源码级的理解。

这条技术路线的渊源要追溯到工业端：x86的运动控制底层最早由德系厂商主导，像西门子做高端机床用的就是这套架构。这套系统实时性强、精度高，但技术长期不对外开放，国内真正精通它的人非常少。英特尔早年为向国内释放算力，曾专门组建项目组把这套底层能力落地，最终形成了服务汇川等国内头部工业客户的方案。这也解释了为什么国内汇川、中望、雷赛、固高等厂商的高端产线至今仍以x86为主。

但这类系统的售后长期依赖海外团队，本地很难自主处理。随着英特尔调整对国内的支持策略，这块出现了空档。我们的核心团队正是在这个背景下，把底层运控板卡重新做了一遍，让它能落到C端，整机成本也随之降到与主流玩家相近的水平。

王文涛：对。我们把底层运控板卡重新研发之后，它现在能落到C端，整机成本已经和主流玩家处在相近的区间。

王文涛：首款是入门款，走三轴（3+1）路线，九月上众筹；真五轴的主力产品计划2027年推出。公司2026年1月成立，二月拿到啟赋资本的投资，之后几个月里相继完成了五轴样机的核心功能验证和三轴工程机。五轴更多是发布节奏的问题。

王文涛：还是iPhone对诺基亚那套逻辑。iOS早期打塞班，不是先上最高端的机型，而是先把操作系统和交互生态推出去。让习惯了功能机的人先用上智能化的操作方式，他再回头去用老系统，就回不去了。三轴是目前CNC里用户基数最大的人群，配套的商业方案也最成熟，学习门槛相对低，用户更容易先上手。我的核心目的是把智能化操作平台铺开——当更多人习惯了这套逻辑，四轴、五轴自然水到渠成。

王文涛：对。现在很多人对CNC是有“恐惧心理”的：花几千块买回来，到底能不能用起来，是他决策时的第一个问号。四轴、五轴热度高，但决策链条长；如果连三轴都跑不通，高阶机型更无从谈起。等操作系统铺开、大家对操作难度心里有数了，再推高阶机器，用户知道还是同一套系统、有一致的前端体验，就愿意再试。

王文涛：五轴在工业上本身就是高难度的事，连工业级机床，五轴都远没普及。

王文涛：恰恰因为“人懒”，C端对五轴的需求会更强。

三轴打立体模型要反复装夹，比如雕刻一个人像，正面雕刻完需要翻过来雕刻背面，然后再翻两个侧面，人工要装夹好几次。C端用户连开机都嫌麻烦，更别说反复装夹。五轴联动配合RTCP（实时刀尖点控制），五个面一次成型，体验完全不同。像有些友商做的是3+2定位加工，本质上还得换装夹，摇篮轴只能固定摆位或整周旋转，叶轮这类需要“边转边摆”的复杂曲面就做不了。

3+2的难度和三轴接近，能做三轴基本就能做3+2，但它做不了真正的五轴联动。

王文涛：核心差异在底层架构。现在主流方案仍是MCU/ARM加开源固件（以GRBL为代表）那套。如果只做单一运动控制的框架机，一块几块钱的MCU确实足够、成本也低；但一旦要在设备上叠加视觉、传感、AI等功能，这套底层的每个新模块几乎都要单通道单独开发、单独适配。每开发一个模块，就多一份BOM和工程量。等模块堆叠起来，“主流方案”的综合BOM并不比我们低。

而x86底座天然兼容成熟的x86软硬件生态，很多模块只需“物理接入”，就能被现有系统直接调度，不必为每个模块从零开发适配层。换句话说，MCU方案的代价是隐性的：前期看着便宜，后期越堆越贵；x86方案的代价集中在前期，一次到位，后期边际成本递减。

王文涛：可以换个角度来理解。想象一下你在装修房子。

MCU/ARM的方案，就像你在一间老房子里装修。 这间房子的电路是老式的，只能承载基本的照明和插座。今天你想加个空调，得重新拉一条专线；明天想装个洗碗机，又得再凿墙布线。每加一个新电器，就得动一次电路，不仅麻烦，而且每次改动的成本和工程量都不小。等你把所有电器都装完，回头一算，改电路花的钱可能比当初买房还多。

而x86的方案，就像你直接买了一栋新建的智能精装房。 这栋房子的电路从一开始就是按照最高标准设计的，总功率足够大，接口预留得足够多。今天你想加个烤箱，直接插上就能用；明天想装个新风系统，也有预留的接口和管道。前期投入确实比老房子高，但后期每加一个新设备，几乎没有什么额外成本。

回到CNC上也是一样。MCU的方案前期看着便宜，但每叠加一个视觉、传感或AI功能，都得从底层重新开发和适配，综合成本反而越来越高。x86的方案前期投入重一些，但它的生态足够成熟和开放，新功能模块只需“接入”就能被系统调度，后期的扩展成本极低。

王文涛：对，但要分两层看。

第一层是“端侧算力”。MCU/ARM的成本优势，建立在“只做单一控制”的前提下；一旦要处理三维模型、刀路规划这类浮点密集型计算，低端方案往往要外挂图形处理单元或叠加更强的算力芯片，综合成本反而比x86更高。x86的好处是端侧自带充足算力，CAM切片、刀路规划、五轴RTCP都可以直接在机器端完成。

第二层是“能否脱离云端”。金属CNC根本不能像3D打印那样依赖云端算力——这是物理层面的差异。3D打印是增材制造，喷嘴不接触工件，时序抖动只影响层厚均匀性，对延迟的容忍度较高。而CNC是刀具直接切削金属，控制环节任何一点时序抖动都会立刻反映到工件表面，严重时直接导致断刀、撞机。金属切削对控制实时性的要求比3D打印高一到两个数量级，云端往返的延迟根本压不住。所以我们必须把算力放到机器端侧，让控制周期做到微秒级、闭环延迟足够短。

王文涛：表面看是软件bug，本质是架构问题。现在很多方案端侧没有足够算力，只能把AI生成的刀路放到云端处理再传回控制器，这中间有两个硬伤：一是丢包和延迟，控制器拿到一段路径时，中间每一时刻刀到底在哪，它其实“不知道”，因为缺乏足够的多维传感去实时定位刀位；二是AI给出的往往是“路径规划”而不是可直接执行的完整G-code，经云端生成后路径容易断链，就会出现空刀、撞刀、断刀。

所以即便三轴CAM能把刀路生成得比较完整，真正传到机器上加工，成功率也上不去。行业里新手首次加工成功率普遍不足15%。我们的解法很直接：把算力放到端侧，用高频传感实时“看住”整个切削过程。机器端有4000Hz级的多类传感矩阵，实时采集刀具振动、声纹、切削力、视觉等数据，能实时反馈刀具的点位、走向和磨损状况，在异常真正发生之前就把风险拦下来。行业现有做法基本都是“异常发生后处理废料、再来一遍”，我们想做的是“把异常掐死在发生前”。

王文涛：可以用“三段闭环”来理解。

第一段在几何侧，CAM负责“知道怎么切”——分析模型、推荐参数、规划刀路。 第二段在实时控制侧，负责“切的时候别崩”——在微秒级的控制周期里稳定执行每一轴的运动。 第三段在传感侧，负责“切歪了马上改”——高频传感器实时采集刀具振动、切削力、电流、视觉等数据，端侧AI推理判断是否需要调整（比如把进给降下来），再把修正量送回实时控制域执行。

整个“感知→推理→修正”闭环在毫秒级完成。为什么必须在端侧做？因为金属切削的容错时间窗只有毫秒级，刀具以毫米级每秒的速度运行，云端一来一回就是几百毫秒的往返延迟，等修正指令回来，刀具早就越过了临界点。

这里的关键在于，AI推理域与实时控制域要在同一颗x86芯片上做硬件级隔离：即便AI域出问题、需要重启，实时控制域也完全不受影响、不会中断。这套体系的难点不在“写代码”，而在于同时具备x86、工业运控和大规模工业现场长期验证三个维度的复合经验——这样的团队，全球都极少。

王文涛：对，最大的差异就在这套底层架构上。基于x86底座能做的事很多，兼容成熟生态，传感系统也比MCU强得多。底层运控板卡是从0到1做出来的，要在众多芯片里选出最合适的那一颗，再和三轴、四轴、五轴的运动逐一结合、长时间测试。光三轴全部测完就要大半年，稳定性和算力释放还要再打磨，整体节奏并不快。

王文涛：对消费品来讲已经很长了——一年足够迭代两三代。有些厂商在底层没解决的情况下，靠换尺寸、换颜色，一年能发好几款，但那不是真正的迭代。

王文涛：大概解决了八九成。我们把用户的完整操作拆成三个阶段来收敛门槛：

第一段是“生成”，用户只需输入提示词或上传图片，就能得到3D模型。 第二段是“工艺准备”，模型摆放好、选好毛坯材料（金属还是木材）、完成与机器的连接设置。 第三段是“工艺决策”——这是投入最多、也是传统CNC里最劝退的一环，也就是该用什么刀、刀具和加工参数怎么设、刀路怎么规划。这三件事目前全部由机器端的AI自动完成，它背后背记了几千种刀具与材料的参数组合。

换句话说，我们把过去只有老师傅才掌握的隐性工艺知识，变成了普通用户无感的后台能力。

王文涛：我们现在以合作为主，明年会自建工厂。产线本身对懂工业的人不算难题，工业体系已经跑了很多年，很成熟。落地节奏上，我们会和资方、地方产业资源一起规划，产线具体落在哪里，主要看产业配套。

王文涛：其实很简单。2015、2016年那会儿，用户买一台3D打印机回来，至少还有“折腾”的能力——刷固件、调软件，自己能跑通。但CNC不一样，不懂刀库、不懂CAM，基本寸步难行。我们在北美Maker社群里泡了十几年，用户反馈很一致：现在CNC连一台“能让普通人真正用起来”的机器都没有。机器都用不起来，市场从何谈起？

王文涛：CNC最直接的需求就是易用性——初期一定要保证用户上手就能用、保证加工成功率。现在很多玩家有点自嗨，天天盯着市场数据和历史调研，却和真实的人群需求脱节。这跟做跨境电商一个道理：只盯着选品工具的数据去备货，离出局也就不远了。做Maker市场，如果拿不到本土一线信息、不理解用户的真实需求，是做不成的。

王文涛：三轴和五轴不冲突，面向的需求场景本来就不同。

王文涛：北美的Maker和副业经济体量非常可观。美国副业经济规模每年在八千多亿美元的量级。政策面也在持续加码，CHIPS法案推动制造业回流，带动了数千亿美元投入和数十万个制造岗位。这种“制造业回流+副业经济”的大背景，让Maker类设备近几年基本是稳步增长的。这不是单一产品的红利，而是市场本身的结构性趋势。

王文涛：我们和长期合作的众筹服务团队继续配合，北美的人群数据和投放资产积累得比较扎实。更重要的是，我在美国本来就有公司，之前做了七年生意，线下物流、经销商渠道早就打通了。欧美市场其实仍以线下为主，电商渗透率就算在疫情高峰也就两成多。所以我们的众筹从一开始就是“落地本土化”的打法。

王文涛：会。x86的生态是全兼容的，这条CNC路径跑通、前几款机器做扎实之后，我们会把这套底层系统开放授权给做激光、3D打印的厂商，操作生态会逐步扩大。归根到底，我们真正想立住的，是这套面向创客的智能化操作系统。

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