三维搜索引擎 Physna 希望成为物理世界的 Google

Physna 是一家位于俄亥俄州辛辛那提的初创公司，致力于为工业工程开发 AI 驱动的 3D 建模平台，该公司今天宣布获2000万美元A轮融资。该公司表示，随着新客户的签约，这笔资金将用于扩大其团队和促进发展。

通常很难使用实体零件的 3D 模型（例如 CAD 模型或 3D 扫描）进行搜索，尤其是当零件是较大零件的组成部分（例如，将螺钉与组件匹配）时。传统上，解决方案既昂贵又费时，不仅影响工程采购过程，而且影响零件识别。据估计，虽然超过 70％ 的经济以实体商品为中心，但不到 1％ 的软件能够处理 3D 数据。

首席执行官 Paul Powers 和首席技术官 Glenn Warner 于2015年创立了 Physna，最初旨在保护产品设计免遭知识产权盗窃。但是在2016年，该公司进行了调整，旨在通过深度学习技术弥合物理世界与数字世界之间的鸿沟，深度学习技术将3D模型编码为软件可以理解的数据。

Physna 分解 3D 模型的结构，对其进行分析，并确定不同模型之间的相互关系。客户可以通过搜索 3D 模型，局部模型，几何尺寸或仅查找模型数据来查找模型。 Physna 的 AI 通过预测描述，分类，成本和材料来找到模型匹配项。平台会显示所有重复和相似的零件，甚至是复杂装配体中的零部件，并显示装配体中零部件的确切位置和数量。

Physna 表示，其技术可以通过元数据和一组工程师标记的信息从现有模型中学习。除了做出生产预测，估算成本、材料和可制造性之外，该技术还可根据历史数据预测零件性能并发现潜在的设计缺陷。

除了 Physna 的企业产品外，该公司还提供了一个名为 Thangs 的搜索引擎，该引擎提供了用于物理对象搜索（包括装配体）的搜索工具，并显示了各个零件如何装配在一起。 Physna 声称，自2020年8月启动以来，成千上万的人使用 Thangs 直接使用模型进行搜索，而不是依赖于文本。

CEO Powers 说，Physna 的客户包括国防部和许多财富100强的航空航天、汽车、制造、医疗和机器人行业公司。 “ Physna 通过允许软件真正理解物理3D数据，实现了技术的飞跃。通过将物理与数字相结合，我们从几何搜索到3D机器学习和预测的所有方面都释放了巨大且不断增长的机会，”他说。 “获得红杉和云端硬盘的认可，下一代搜索和机器学习将帮助Physna为我们的客户和整个市场提供更多的技术创新。”

红杉资本今天宣布在 Physna 进行 B 轮投资，并获得了 Drive Capital 的参与。迄今为止，该公司的总融资额已达到2900万美元。