搜索三维模型，Physna获得红杉与谷歌新一轮5600万美元投资

|3DScienceValley· 2021/07/05

根据的市场了解，Google在索引2D数据(例如文本和图像)方面所做的工作，正是Physna的Thangs搜索引擎在处理物理对象和3D模型方面所做的工作。成立于2016年的Physna的软件正在弥合现实世界和数字代码之间的鸿沟，通过对现实世界对象的物理属性及其之间的关系的更深入了解来整理3D世界。Physna正在改变工程，工业设计和采购的未来量。

根据的市场观察，红杉资本于2021年1月对Physna 进行 B 轮投资（当时该公司的总融资额已达到2900万美元）时隔半年，Physna获得新一轮5600 万美元的融资，使 Physna 的总融资达到 8600 万美元。新资金由风险投资公司 Tiger Global 领投，Alphabet Inc. 的风险投资部门GV （谷歌风险投资资本）和红杉资本参与其中。

三维物理世界搜索的谷歌

通常来说，我们很难利用像CAD或3D扫描构建的物理实体3D模型检索实物，特别是当需要检索的目标是较大部件的一部分组件时，算法更难以维继。

换言之，如果想要从三维数据中找到特定目标，直接利用模型匹配的方法是很复杂的，就像我们扫描了一辆车的三维数据，但现在想要拿一个螺丝钉的3D模型来匹配汽车轮子上的螺钉，这个过程是很复杂且耗时的。

传统的解决方案既昂贵又耗时，不仅影响工程采购过程，而且影响零部件识别。据估计， 70%以上的经济以实物为中心，只有不到1%的软件能够处理3D数据。

Physna的首席执行官保罗·鲍尔斯和首席技术官格伦·华纳于2015年创建了Physna，最初的目的是保护产品设计的知识产权免受盗窃。但在2016年，该公司转向，希望通过深度学习技术将3D模型编码为软件可理解的数据，弥合现实世界和数字世界之间的差距。

三元代码

最初的灵感来自于电信使用莫尔斯电码来处理点和划线中的信息，然后是二进制代码，这两个符号系统奠定了计算的基础。Physna 的软件类似于 “三元代码”。在三元代码这个领域中，计算机可以理解自然形式的物体，而无需人工干预。

Physna会分解3D模型的结构并分析各部分，来确定不同模型之间的相互关系。客户可以通过搜索3D模型、部分模型、几何尺寸甚至仅仅是模型数据来找到模型。*

通过几何深度学习和数学分析，Physna能将3D模型编撰成可以被软件读取的数据，用户可以使用自定义的3D对象、模型以及几何数据进行搜索，便于找到全新的3D模型。

Physna的AI通过预测描述、分类、成本和材料来查找匹配的模型。平台显示所有重复或相似的部件，甚至是复杂物体中的组件，还会显示组件在模型中的确切位置和数量。

更确切地说，Physna可以帮你快速查找、匹配相似的部件，甚至是组装中的部件、该部件的替代部件和该部件的替代用途，还能根据形状识别部件。

如果没有3D模型或零件号，试着描述一些特征(比如孔直径的估计值)；如果没有CAD图，那就试着提供一些模型和规格的详细信息(包括材料、成本信息、分类、可加工性和供应商)。在这些情况下，它几乎都能帮你检索到你想要的部件。

最后，工程师标记元数据和信息后，Physna还能从已有模型中不断学习。除了进行生产预测，除了估算成本、材料和可制造性，该技术还能根据历史数据从表面上预测零件性能，并指出潜在的设计缺陷。

搜索引擎Thangs

Physna的搜索引擎Thangs为3D数据世界带来了业界领先的搜索和协作功能，使硬件开发人员可以访问软件开发人员长期以来可以使用的重要资源。Google在索引2D数据(例如文本和图像)方面所做的工作，Thangs在处理物理对象和3D模型方面所做的工作。Thangs允许用户根据他们与其他零件的(潜在)关系找到零件。例如，仅通过上传3D模型，Thangs用户就可以找到可以在哪里使用该零件，或者可以从适合该模型作为组件的供应商处获得哪些零件。