36氪首发 聚焦城市建筑数字孪生建模工具与平台技术研发，「迅维」获数千万元天使轮融资

文 | 秦明；编辑 | 石亚琼

36氪获悉，深圳迅维数字孪生技术有限公司（简称：迅维）近期完成数千万元天使轮融资，由广联达建科基金、奕铭投资领投，国宏嘉信资本跟投。本轮融资主要将用于底层建模工具算法迭代、数字孪生引擎平台迭代及市场推广。

「迅维」是一家城市数字孪生领域建模工具与数字孪生引擎提供商，成立于2016年，专注国产自主可控的面向运维阶段底层建模工具及数字孪生引擎技术的研发，可服务于城市仿真、交通调度优化、城市应急安全、城市电力管理等场景，为客户提供信息建模能力、数字孪生业务仿真能力及数据服务管理能力，帮助客户实现基于数字孪生数据的可感知、可分析、可预测、可仿真的工具能力。

在城市建筑业信息化领域中，市场软件按功能差异可分为三类，一类是具有生态能力的基础软件，如国外ABD三大平台在全球占有较大市场份额；一类是偏重部分场景的应用工具软件，其可通过基础软件提供的模型数据进行造价算量、能耗分析、设计优化、施工管理等；还有一类偏重系统集成，注重将BIM数据从建筑单体延伸到数字园区、城市级别，进行智慧运维建设的各场景应用。

然而，目前国内建筑业信息化供应商主要集中在应用工具层面，缺少具有生态能力的基础软件，同时，现有BIM应用工具集中服务于设计与施工阶段，该应用通过轻量化引擎将施工BIM转为运维BIM的方式，会导致数据精度和准确性难以满足智慧运维建设需求，基本局限于三维可视化；另外设计、施工BIM也缺少拓扑关系、语义、路径、位置等空间数据，无法实现场景的仿真计算、决策分析能力。

「迅维」聚焦城市建筑领域数字化运维方向，提供从建模、管模、算模到看模等整套产品服务，一定程度上填补了数字孪生在基础软件赛道的短板。

迅维在CIM中的赛道

创始人&CEO郑航告诉36氪，考虑到不同行业的信息化水平、成熟度及资金投入状况，「迅维」优先选择较成熟的轨道交通行业作为当前主要赛道。轨道交通作为新基建发展的重头产业，拥有良好的硬件信息化基础、充足的资金预算、以及出于业务效率提升压力而对数字孪生场景迫切转型的需求。

目前公司在轨道交通行业服务了20余家数字孪生应用工具服务商，包括国电南瑞、中国通号、达实智能、腾讯、卡斯柯等，并不断沉淀优化底层技术能力和生态，逐步向全行业、多场景覆盖。

针对存量建筑运维需求，公司的核心产品是空间建模工具SoonBuilder与数字空间管理平台SoonManager。前者提供数据生产，后者负责数据管理和计算，类似于Word与百度文库的关系。另外，针对新建建筑设计与施工阶段，产品MatrixBIM对标Revit，除了基本的协同设计，也包含建筑审查分析功能，同时为建筑运维提供数据支撑。

其中，SoonBuilder建模软件针对运维阶段的仿真、计算需求，引入了区域模型的几何、拓扑、语义、外观属性等，包括了主题分类之间的层次、聚合、对象之间的关系、空间属性等。结合SoonManager平台，可以将虚拟3D城市模型部署到各种不同应用中的复杂分析任务，例如仿真、城市数据挖掘、设施管理、主题查询等。

据团队测算，对于模型精度LOD300、2万平方米的地铁站，通过AI自动识别+设备云构件库，可在24小时内完成建模，解析的模型存储体积也仅有一张图片大小。SoonManager平台的算法库SoonCCS数据分析引擎可以提供几十种计算算法，如水淹分析，客流分析，导航计算分析等。

SoonCCS算法库

迅维部分业务场景

从竞争优势来看，「迅维」自研沉淀了图形算法、几何算法、拓扑算法、空间拓扑算法。相较于传统工具专业性高、培训周期长的现状，迅维工具具有低成本、易操作、模型数据体积小等特点；为集成商、工程师、物业和运维等非设计专业人员参与到数字孪生建设中，降低了准入门槛。

创始人&CEO郑航也谈到，「迅维」在解决工业软件底层技术卡脖子的同时，区别于三维可视化厂商，「迅维」更注重运维阶段的几何、算法引擎层和计算仿真层， 在支持更高技术自由度和可控性的数字孪生体系的同时，建立并定义了数字孪生数据的建模规则、数据管理规则、数据仿真规则、数据交互规则，为客户和合作伙伴提供具有生态能力的基础软件。

关于公司盈利主要来源，一是向合作应用厂商提供SoonManager数据工具PaaS平台；其次，通过销售基础建模工具授权收入也占一小部分。另外，在具体业务应用和场景设计等方面，支持不同行业的数字孪生集成商高度自由定制SaaS产品，也成为之后的增长点。

「迅维」创始团队由伯克利大学建筑计算机背景、伦敦大学学院机器人计算背景、哈尔滨理工大学通信与物联网背景等组成；团队技能包括几何算法能力，BIM工业软件设计能力，IoT能力，建筑大数据分析能力，工业仿真算法能力等多种跨专业技能组合；其中BIM工业软件设计能力师承BIM之父ChuckEastman。

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