Polycameine App, die die Sensoren eines Smartphones nutzt, um 3D-Scans von Objekten zu erfassen, sammelt Geld von prominenten Investoren, darunter Adobe- und YouTube-Mitbegründer Chad Hurley.
Polycam gab heute bekannt, dass es eine Serie-A-Runde im Wert von 18 Millionen US-Dollar unter Führung von Left Lane Capital und Beteiligung von Adobe Ventures, Hurley und anderen abgeschlossen hat. Chris Heinrich, Mitbegründer und CEO von Polycam, sagt, dass die Hauptstadt neue 3D-Bearbeitungs- und Kollaborationsfunktionen, das Training von KI-Modellen für die Darstellung von 3D-Objekten und neue Markterweiterungen unterstützen wird.
Polycam wurde Anfang 2021 von Heinrich und Elliott Spelman gegründet, die sich bei ihrer gemeinsamen Arbeit bei Ubiquity6 kennengelernt hatten, einem Startup, das mobile 3D-Scanning- und AR-Technologie entwickelt. Sowohl Heinrich als auch Spelman glaubten, dass die 3D-Erfassung, die durch Hardware wie den Lidar-Sensor neuerer iPhones ermöglicht wird, die Erstellung von 3D-Inhalten für die breite Masse ermöglichen könnte.
„Eine der Herausforderungen und Chancen des 3D-Modellierungsbereichs besteht darin, dass die Kerntechnologie für die 3D-Erfassung alles andere als perfekt ist und es bei weitem nicht so einfach ist wie das Aufnehmen eines Fotos mit einem iPhone“, sagte Heinrich gegenüber TechCrunch in einem E-Mail-Interview. „Die gute Nachricht ist, dass Fortschritte bei der KI-gesteuerten 3D-Erfassung in Kombination mit der Art von Daten, über die Polycam in Scharen verfügt, in den nächsten Jahren die Qualität und Benutzerfreundlichkeit erheblich verbessern werden, was zu mehr Nutzung führen wird.“ Fälle und erhöhen die Akzeptanz.“
Polycam bietet eine Reihe von 3D-Erfassungs- und Modellierungstools, die jeweils für einen anderen Anwendungsfall konzipiert sind.
Bildnachweis: Polycam
Auf iPhones mit Lidar-Sensor kann Polycam die Umgebung eines Benutzers, beispielsweise die Räume in seinem Zuhause, in 3D scannen. Der „Fotomodus“ der App, der auf Mobilgeräten und im Internet verfügbar ist, nutzt Photogrammetrie – das Aufnehmen von Bildern und deren Zusammenfügen –, um 3D-Modelle von Objekten zu erstellen. Polycam kann „Photo Spheres“ und 360-Grad-Skybox-Bilder von Smartphone-Kameras erfassen. Und – für Benutzer, die Modelle in ein Projekt (z. B. ein Videospiel) integrieren möchten, ohne sie erfassen zu müssen – bietet die App eine Bibliothek mit kostenlosen 3D-Modellen, die von der Polycam-Community geteilt werden.
Polycam verdient Geld, indem es ein Jahresabonnement von 100 US-Dollar für erweiterte Funktionen verlangt, die sich an professionelle Benutzer richten.
Mittlerweile gibt es auf dem Markt eine Reihe von Apps zur Smartphone-basierten 3D-Objekterfassung. (Siehe zum Beispiel Luma.) Aber es stimmt, dass Polycam in den letzten Jahren von der Marktkonsolidierung profitiert hat: Niantic hat Scaniverse übernommen, Discord hat Ubiquity6 übernommen und Snap hat Th3rd übernommen.
Heute habe Polycam fast 100.000 zahlende Kunden, erzählt mir Heinrich, und seine iPhone- und Android-Apps seien über 10 Millionen Mal heruntergeladen worden.
„Polycam verzeichnete im Jahr 2023 mehrere Monate lang einen positiven Cashflow und verzeichnete ein starkes Umsatzwachstum“, fügte er hinzu. „Wir waren von der Verlangsamung der Technologiebranche nicht merklich betroffen und erzielten trotz des schwierigen makroökonomischen Umfelds ein starkes Umsatzwachstum.“
Warum also Fremdkapital aufnehmen? „Aggressiver zu expandieren“, sagte Heinrich – unter anderem durch neue KI-gestützte Funktionen, die Einführung von Unternehmensabonnementstufen und die Verdoppelung der 22-köpfigen Belegschaft bis 2025.
Bildnachweis: Polycam
Zu diesem Zweck erweitert Polycam das Vision Pro, das AR-Headset von Apple, das in den nächsten Monaten ein zentraler Schwerpunkt des Unternehmens werden wird, sagt Heinrich. Darüber hinaus trainiert Polycam KI-Modelle, um Lücken zu schließen, die beim Scannen von 3D-Objekten fehlen – eine Investition, die laut Heinrich die Gesamttreue der Scans von Polycam erhöhen wird.
„Selbst die besten Scans leiden unter schlechten und unvollständigen Daten – zum Beispiel ist es nicht möglich, die Unterseite eines Sofas oder Autos zu scannen“, sagte er. „Hier kommt KI ins Spiel.“