Physna获得1.28亿元B轮融资，打造3D模型界的Google x GitHub

2021年2月1日，南极熊获悉，几何深度学习专家Physna在B轮融资中筹集了2000万美元（约1.28亿人民币）。本轮融资由红杉资本领投，A轮融资领投方Drive Capital参与跟投。截止目前，Physna融资总额达到2900万美元（约1.86亿人民币）。

同时，Physna还宣布对他们的3D模型搜索引擎Thangs进行重大更新，允许用户使用3D模型进行搜索，而不是依赖文本。软件现在可以支持来自几乎任何平台的装配文件，有超过100万个可用模型可供搜索、存储和协作。

Physna的首席执行官兼创始人Paul Powers说："Physna通过让软件真正理解物理3D数据，实现了技术的飞跃，通过将物理与数字合并，我们已经在从几何搜索到3D机器学习和预测的所有领域释放了大量的机会。"

南极熊尝试在Thangs的搜索框中搜索“bear”，搜索出很多熊的3D模型，这些模型数据来自myminifactory等第三方平台，点击之后会跳转到相应的网站。

△在Thangs平台上的搜索结果之一

△跳转到myminifactory平台上的3D打印出的熊

教会计算机在3D中 "思考"

Physna成立于2016年，是一个3D模型搜索引擎，目标是提高CAD设计和3D打印的效率。采用几何深度学习技术和数学分析，将3D模型编纂成可以被软件理解的数据，用户可以通过使用预定义的3D对象、部分模型或几何测量数据进行搜索，找到新的3D模型。

△国外3D模型检索平台Thangs使用视频

这个引擎的专有算法可以评估、比较和分析3D模型之间的相似性和差异性，据说可以在几秒钟内筛选出数百万个模型。搜索引擎还可以用来查看3D文件在打印前是否符合标准或定制合规。

Physna在2019年完成了A轮融资，筹集了690万美元，并将这些资金投入到进一步开发搜索引擎和增加技术的应用。此前已与西门子、NASA太空营、PTC、甲骨文以及普渡大学等一流大学合作，部署了他们的3D模型搜索引擎软件。

△3D模型可以在线预览、旋转、缩放

随着最新一轮融资的进行，Physna现在正在寻求进一步开发搜索引擎，以满足日益增长的需求，并将扩大团队。

红杉合伙人Shaun Maguire将加入Physna的董事会，Maguire说："Paul和Physna团队开发了一个突破性的平台，首次实现了3D模型的直观搜索，随着世界上的3D数据量即将爆发，Physna将成为组织和访问这些数据的方式--最终成为3D模型领域的GitHub。"

△演示Physna如何识别数据库中3D模型之间的相似性，图片来自Physna

3D模型界的Google x GitHub

Thangs作为Physna的第一个开放产品于2020年8月推出，被誉为3D世界最强大的几何搜索引擎。Thangs使用Physna企业级产品核心的深度学习算法，根据多边形对3D模型进行索引。通过平台，用户可以根据物体的物理属性、测量值和特征进行搜索，并获得关于其功能、成本、材料和性能的预测。

自推出以来，已有数十万人使用平台改善了他们从产品设计到3D打印的工作流程。Physna团队现在对软件进行了重大更新，包括支持简单的3D模型以外的更复杂的内容类型。Thangs现在可以促进来自几乎任何平台的装配文件，允许用户上传从大规模装配到子装配和组件的文件。

Thangs的轻量版Physna核心算法可以分析并建议构建模型的替代方式，帮助用户了解零件是如何组合在一起的。根据Physna的说法，这次更新进一步向更多的人开放3D模型的可访问性和可用性。

△用户能够在Thangs生态系统中搜索和评论3D模型，图片来自Physna

增材制造中的机器学习

最近的专利数据将机器学习确定为过去一年中增长第四快的技术，因此在增材制造领域内，机器学习也变得越来越普遍也就不足为奇了。

此前，机器学习已经在该领域内被用来加强3D打印的质量控制，提高金属打印的效率，以及检测3D打印机的故障。2019年，3D打印软件开发商3YOURMIND获得了130万欧元的资金，用于将机器学习整合到其3D打印工作流程中。

最近，纽约大学Tandon工程学院的研究人员成功地利用机器学习暴露了3D打印复合材料背后的漏洞，而阿贡国家实验室和德克萨斯农工大学则合作开发了一种创新的新方法来检测3D打印部件的缺陷。

编译自：3dprintingindustry