当亚历克斯·贝科维茨于2021年联合创立Mach9 Robotics时，他的目标是为土木工程师打造一种更好、更快、更便宜的可视化检测方式。该公司旨在突破繁琐的行政流程，革新美国建筑行业中拖累进度的陈旧流程。
几年之内，Mach9 Robotics打造出了这套硬件，但这一过程也让贝科维茨意识到：硬件并非真正的瓶颈。
“我们看到土木工程机构从这些出色的激光扫描仪和图像数据采集系统中获取数据，再将其转化为可用测量结果的过程是多么繁琐，”他在接受TechCrunch采访时说道，这里指的是工程师用于设计工作的详细场地地图。“真正的痛点在于他们的工作流程，”他说，“如何将他们能够收集到的海量数据转化为……人们可以用来在各方面做出最佳设计和资产管理决策的信息。”
因此，贝科维茨将公司名称中的“Robotics”去掉，转而开发AI驱动的计算机辅助设计（CAD）软件。这一赌注取得了成效，Mach9已为其私测版软件积累了近100名客户，他们已将该软件应用于超过2500个项目中。
这一势头帮助Mach9获得了新一轮融资。周三，这家初创公司宣布完成由First Round Capital和Bessemer Venture Partners共同领投的3400万美元A轮融资。参与投资的还包括专注于投资建筑和房地产领域AI软件应用场景的纽约早期投资机构Prudence，以及已持有该公司股份的风投公司Quiet Capital。
Mach9是众多致力于革新建筑和基础设施从规划到施工全流程的初创公司之一。今年8月，一家名为CivilGrid的初创公司完成2600万美元融资，用于发展其所称的“地下版谷歌地图”。与此同时，利用AI在几分钟内生成符合规范、可直接申请许可的建筑蓝图的Blueprints AI，也进入了上周TechCrunch Disrupt大会创业擂台赛的前200强企业名单。
贝科维茨表示，Mach9专注于颠覆CAD软件，是因为这是整个流程中最耗时、最耗费人力的环节之一。
“交付一个项目需要数月时间，使用由Autodesk和Bentley Systems等传统厂商开发的老旧软件，每英里大约需要一周的人工处理时间，”他说道。
Mach9表示，其软件自动化了大量此类工作，使流程速度提升了10倍，并大幅降低了成本。这使得从事测量和土木工程工作的客户能够“扩大自身的产能，承接更多类型的工作、更大规模的项目，并拓展现实采集数据在重大基础设施决策中所能发挥的影响力，”贝科维茨说。
贝科维茨表示，Mach9开发并训练了自有的AI模型，以达到建筑和基础设施工作所要求的厘米级精度。
“这不是很多现成模型能够实现或在任何程度上交付的能力，”他说。“自2024年以来，我们开发工作的很大一部分内容就是，如何打造行业领先的模型，将图像或这些多模态的图像与激光扫描数据集转化为测量级别的几何图形，比如精确勾勒出路缘、路面标线，完全按照客户想要的方式，并达到行业所要求的精度。”
Mach9的AI CAD系统接收测量数据后生成方案初稿，随后工程师可以对其进行完善。该初创公司“为他们提供了绘制、删除、调整顶点、评估AI生成模型质量的全套工具，使他们能够真正为自己交付的成果署名负责，因为这个特定行业存在大量的责任问题，需要了解自己所看内容的持证专业人员，”贝科维茨说。
至于这笔融资，贝科维茨表示，他的初创公司将把资金用于改进产品、招聘行业专家，以及“扩展组织的各个部分，以跟上市场发展的步伐”。
回想起来，贝科维茨表示他很感激自己最初走上了硬件这条路。这让他的初创公司有了向潜在客户展示的东西，而很大程度上正是这些客户告诉他，他们并不需要更好的设备来采集数据。
“我对获得更便宜、成本更低的硬件没有兴趣，”他回忆起一位副总裁对他说的话。但更好的软件可以“提升我们交付这些大型全州范围交通测绘项目的效率，”他说。他补充道，这类项目有助于让Mach9合作过的州（如德克萨斯州）变得“更加安全和高效”。
