打造通用数字孪生平台,「图云空间」完成天使轮融资
36氪获悉,数字孪生平台开发商「图云空间」完成天使轮融资,投资方为黑马基金与天使投资人赵斌(声网Agora创始人),本轮融资将用于增强研发和拓展市场。
从2018年开始,数字孪生行业受到各行业的广泛关注,智慧城市、智慧矿山、智慧园区等应用开始大量产生,快速推进各行业的数字化进程。然而,随着行业的持续发展,一些重要的痛点也逐渐涌现。比如,过往的许多数字孪生应用集中于可视化展示领域,虽然集成了不同种类的三维数据,但却只能通过一块数字大屏进行展示,无法耦合大数据形成实际的应用,虽然“好看”却缺乏“智慧”。同时,传统的孪生建模虽然有三维的建筑物外形,但孪生形态却经常与真实形态有出入,如颜色、材质不一致等。这些痛点都困扰着实际应用的推广,也阻碍了数字孪生的真正落地。
为解决行业痛点,「图云空间」希望打造统一支撑孪生应用的孪生平台,以API方式输出空间建模、数据耦合、渲染可视、仿真分析等基础孪生能力,为各孪生应用提供底层的支持。
产品定位,图片来源:图云空间
打造数字孪生底层
数字孪生覆盖了众多行业应用,未来还有哪些机会?
图云空间创始人兼CEO卓日克表示,未来的数字孪生业态将主要由两部分组成:
垂直孪生应用:延伸到各个细分领域,例如智慧城市、智慧工厂,或者面向C端的孪生游戏等,这块业务非常考验供应商的业务逻辑理解能力。
通用孪生平台:以API方式输出基础孪生能力,统一支撑孪生应用的孪生平台,技术赋能孪生应用的供应商开发出优质的孪生应用。
图云空间专注于开发通用孪生平台。对于通用孪生平台,图云空间通过四大基础能力构建了技术的壁垒:1.空间建模;2.数据耦合;3.渲染可视;4.仿真分析。图云空间创始团队源于团队在开发老虎地图时积累了数据轻量化组织和对Web GL、Open GL的理解。数据耦合则是以空间坐标系为核心,对应图云空间的数据空间化系统能力,通过自然语言处理(NLP)+空间知识图谱,打造自然语义地址空间化算法。为实现真实外立面的自动建模,图云空间采用空间计算+图像识别的方式,解决了自动建模的建筑物外立面与真实不一致的痛点。除此之外,图云空间打造了高画质的可视化引擎和基于Web GL底层优化的引擎,帮助供应商解决低成本高并发计算的问题。
业务链条,图片来源:图云空间
私有云PaaS服务向公有云逐步发展
数字孪生既可以赋能目前火热的新基建领域,比如智慧城市、智慧交通、智慧矿山、智慧园区等,又可以覆盖工业互联网的智慧工厂以及孪生电信等to B领域,还可以覆盖孪生游戏、孪生家居、虚拟旅游等to C领域。那么图云的孪生平台先从哪个领域着手推广?
图云空间CEO卓日克告诉36氪,目前来看,新基建领域相关孪生平台市场发展速度远高于后者,将在几年内达到数百亿的市场空间。图云空间决定从新基建领域开始,以私有云PaaS方式提供孪生平台服务,先快速做大规模,在适当时机再将私有云服务迁移到公有云中,为未来空间更广阔的to B和to C长尾市场提供服务。
合作推广业务
无论在任何领域,图云空间专注于通用孪生平台的开发,不做上层应用。
在新基建领域,图云集中研发力量与大型方案商合作,将自身平台嵌入到大型方案商的整体方案中,类似于将芯片嵌入到手机厂商的产品中。目前国内有包括华为、阿里、腾讯等30余家大型方案商,都在完善相应的生态体系。
图云空间的孪生平台已通过华为和京东数科的严格测试,也与北明软件、南威软件等大型方案商建立了合作并实现产品商用。预计今年销售额将超过5000万元。
产品展示案例,图片来源:图云空间
产品发展计划
在研发上,图云空间前期重点打造了一个可以耦合业务大数据的空间信息模型。
下一步,图云空间会把研发的重心放在仿真能力的构建上。仿真模拟是数字孪生未来最重要的能力,因为改变物理世界的成本很高而且往往不可逆,而在计算机的孪生体中则可以零成本实现快速的多方案实验。无论是城市规划、基础设施建设、还是应急预案,都可以通过仿真模拟去寻找最佳的解决方案,减少试错的成本。
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