确定好方向 , 三个人的团队在北京上地租了一间民房 , 开始封闭研发技术 。
不同于二维图片领域 , 处理图像有很多开源算法 , 三维的算法相对稀少 , 技术离成熟商业化还很遥远 。 为了让三维模型更稳定好用 , 团队不停地调试算法、修改数据公式 。
创始团队不拿工资 , 反倒投入几十万 , 经过近两年的“痛苦”蛰伏 , 2017年初终于推出产品雏形 。
掘金VR看房
众趣埋头研发三维图像时 , 外界更关注互联网创业赛道中 , 面向C端网约车、共享单车等领域项目 , “ 不少投资人看不懂 , 融资比较难 。 ”
直到公司成立两年 , 遇到了德联资本 。 高翔称 , 对方曾投资过深度传感器公司 , 对行业有清晰认知 , 众趣得以完成天使轮融资 。
“前三年半的时间 , 全是产品和算法团队 , 一个商务人员都没有 。 ”直到2017年 , 完成技术开发的众趣 , 才进行商业化变现 。
与Matterport类似 , 众趣产品首先应用在房地产行业 。 难点在于 , 众趣研发人员并非房地产从业者 , 关于户型图等标配性的专业问题 , 并不是只提供看起来漂亮的三维图 , 就能满足客户需求的 。
从初始三维模型开始 , 团队前后花费一年多时间 , 增添了户型图等众多附加功能 , 才打造出成熟的商业化产品 。
也是在2017年 , 一些地产中介平台也开始发力VR看房领域 。 有中介巨头找上门来考虑收购众趣做VR看房产品 。 付出的研发心血得到认可 , 团队却婉拒了并购 。
“提出三维看房概念已有多年 , 但建模成本高昂 , 难以大规模实现 。 ”高翔表示 , 众趣技术研发成熟和应用落地 , 打破了行业传统壁垒 , VR看房成本甚至比单反相机拍摄还要低 。
“成本方面 , 房企做一个三维模型 , 价格甚至低至不足百元 。 ”高翔透露 。
降本还得增效 。 使用众趣的三维相机和整套算法处理系统 , 处理速度能达到15分钟内扫描完成100平米的室内环境 , 30分钟就能完成云端数字化建模 , 并生成多终端可访问链接 , 效率大幅度提高 。
做元宇宙基建
除了VR看房 , 众趣目前业务还涉及云展厅、场景购、智慧安全、数字文旅等细分应用场景 。
扩张至新领域 , 众趣是克制的 。 光在房产领域 , 就花了两三年打磨产品 。 截至目前 , 房产行业客户仍贡献公司一半营收 。
“需求非常多 , 我们现在没那么多人力 , 只能过滤(保留)有价值的需求 。 ”高翔称 , 每个行业都有个性化需求 , 比如工厂数据扫描完后 , 客户希望添加AI识别设备功能 , 作为资产管理工具 , 这都需要投入时间和人力 。
CEO是公司最大的产品经理 , 每周工作例会上 , 高翔都要为产品优先级排序 , 集中力量满足重点领域的客户需求 , “我是产品技术出身 , 风格是看准了就做大投入 , 看不准不贸然去做 。 ”
目前 , 众趣有上百名员工 , 高翔称 , 依靠公司自身营收已能养活整个团队 , 公司在实现商业化后 , 一直处于盈利或盈亏平衡状态 。
除了既有业务 , 众趣更大的想象空间 , 在于VR数字孪生云服务——如何成为元宇宙的“数字基建” 。
“若在云端构建一个地球副本 , 在物理世界做的事情 , 先在虚拟世界预演一遍 , 提前发现一些问题 , 就能规避风险、减少浪费 。 ”高翔举例道 , 用户购买家具时 , 将房屋上传到云端 , 可在线上试用家具 , 从而解决互联网销售的尺寸、搭配等痛点 。
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