位于旧金山的初创公司 Niobia 正在大举押注于电池和芯片制造中一个至关重要但常被忽视的部分：帮助工程师了解事情是如何出错的。它的 AI 软件标记生产缺陷，并让工程师向聊天机器人询问造成这些缺陷的原因，旨在在几分钟内而不是几天内提供答案。总体工作原理：公司的客户在其生产线上放置 AI 代理以寻找缺陷，然后让人类工程师参与进来，找出可能导致产品失败的原因。代理在直接安装在制造设备上的自给自足的 GPU 上运行，类似于传感器。它们可以发现针孔大小的缺陷，例如划痕。Niobia 的 AI 还将所有数据集中在一个地方，以便工程师可以向聊天机器人询问出错的原因并深入挖掘原因。速度至关重要，因为芯片和电池是世界上最重要的产品之一，同时需求也越来越高。随着制造商不断开发和改进他们的技术，研究和开发过程中不可避免地会出现问题。工程师们需要花费数天或更长时间来找出解决方案，才能重新启动生产。每一个缺陷或错误都可能带来高昂的成本——有时甚至达到数百万美元——并延误生产时间表。Niobia 的联合创始人 Gaurav Jha 和 Harveen Kaur 都拥有化学博士学位，并曾在芯片制造商和电池制造商工作，给他们带来了对行业内挑战的第一手经验。在 TechCrunch Disrupt 2026 之前的一个电话会议中，Jha 解释说，虽然 Niobia 的工作是专业化的，但它服务的是一个多亿美元的市场，其中包括一些当今最大的电池和半导体制造商。Jha 说：“这是一个极其小众的市场；也许人们永远不会知道。可是这就像在幕后，这推动着一切……我们只是在普通世界中看不到它。” Jha 补充道：“你周围的每一件产品，如眼镜、鞋子、拖鞋、钱包和耳机——这些过程涉及到每一个部分。” Niobia 的代理使用开源模型，公司以电池和芯片研究及其他数据进一步训练这些模型。这种训练让它们能够识别针孔大小的缺陷。Jha表示，由于客户不希望他们高度敏感的公司信息进入可能被用来训练模型的公共 AI 云，因此 Niobia 选择了开源模型。Jha 说：“我们的客户都不希望他们的专有数据进入云端，即使我们告诉他们这样是安全的。” 这家初创公司还概述了其在网络安全方面的做法，考虑到对抗国家在电池和芯片领域创新的高风险竞争。例如，Niobia 允许客户持有自己的加密密钥，因此初创公司无法解密客户的数据。Jha表示，公司当前的优先事项是专注于三项专长，例如薄膜涂层、电镀（即使用电流涂覆金属的表面）以及流化床反应（将固体颗粒悬浮在气体或液体中的化学过程）。他说，公司还希望其技术变得更加自主，最终目标是为客户构建一个完全自主的工厂。如果你想了解更多，Niobia 将在今天下午在旧金山的 TechCrunch Disrupt 进行演示。欢迎加入我们，与这家公司及其作为我们历史悠久的 Startup Battlefield 比赛中竞争的 19 家初创公司一起见证这一盛况，比赛从今天星期二持续到 10 月 15 日星期四。当你通过我们文章中的链接购买时，我们可能会赚取一小部分佣金。这不会影响我们的编辑独立性。Zack Whittaker 是 TechCrunch 的安全编辑。他还编写每周网络安全通讯《本周安全动态》。你可以通过 Signal 的加密消息 zackwhittaker.1337 联系他。你也可以通过电子邮件与他联系，或验证联系，[email protected]。