用AI切入设计详图管理,获1500万美元融资,想做建筑业的GitHub
创始人
2026-01-30 17:53:42
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今天一大早,好朋友分享了一家新融资公司给我。Pirros,前几天(2025年12月)刚刚完成A轮1500万美元,知名垂直SaaS VC,Elephant Ventures投资;此前,2023年8月,完成200万美元种子轮,YC、Autodesk前CEO等投资。

Pirros于2022年成立,核心是解决建筑师和工程师在设计细部详图(construction details)管理中的痛点。平台可以将传统分散在各个项目文件中的设计资产集中化、结构化,使其可被快速搜索和复用,现服务超过300客户和15000多名用户,ARR超350万美元。

Pirros平台作为一个中央云存储库,我的直观感受,就像建筑设计行业的GitHub,帮助团队知识存储、管理、复用、协作,加快流程。

两位创始人都是结构工程师出身。一个中等规模设计公司,每年要画上万张细部图——梁柱怎么连接,墙体怎么组装,屋顶怎么防水。这些图散落在项目文件夹里,下次遇到类似情况,设计师找不到,只能重新画。想要人工整理上万张图?这不现实。

Pirros的产品很直接:云端平台自动把设计公司所有项目的细部图提取出来,分类整理,让设计师像搜索引擎一样找图。技术上讲,包括AI驱动的语义和视觉搜索、分析以及版本控制,也在做知识图谱——把分散的设计知识结构化,给设计公司建了一个记忆系统。

DCI Engineers是典型客户。350多名工程师,20多个办公室。以前最大问题是知识孤岛。西雅图团队的经验,洛杉矶用不上。工程师做完分析,设计师重新建模,大量重复劳动。用了Pirros后,所有历史细部在云端,跨地区参考成为常态。工程师整理好,设计师直接调用。

项目负责人谈到,最大提升在项目早期和投标阶段——时间最紧、预算最少的时候。量化价值:年完成80个项目的公司,每项目200个细部,共16000张图。平均每张节省15分钟,一年4000小时,相当于60万美元可计费时间。

Pirros现在专注细部图管理。更大想象空间在生成式AI。当系统理解了数十万张设计图,能不能主动生成新方案?能不能根据项目特征自动推荐最优解?这些都在路线图上。

但现在,Pirros先做好一件事:让每个建筑设计师,不必重新发明轮子。在一个项目周期以年计、知识传承靠师徒带的传统行业里,这已经是巨大进步。

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AI4ELAB,工程科技产业智库。AI走进物理世界,我们关注以生成式AI为核心的前沿技术,到底如何改变现实的物理世界。AI4E(AI For Engineering),这里指的不仅是建筑工程,更是广泛的能源、制造、基建、电力等广义工程的AI应用!我们旨在通过行业研究、专家网络资源、数据服务等,补齐AI创新公司在技术、产品与商业化过程的短板,加速从0到1、从1到10、从10到100的进程。

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