Mach9 联合创始人 Alex Baikovitz 在 2021 年创办 Mach9 Robotics 时，目标是为土木工程师打造一种更好、更快、成本更低的视觉检查方式。公司希望绕开繁琐流程，现代化美国建筑行业中那些缓慢、过时的作业流程。

几年后，Mach9 Robotics 已经做出了那套硬件，但这段经历也让 Baikovitz 意识到：瓶颈并不在硬件。

“我们看到，土木工程机构要把这些很棒的激光扫描仪和图像采集系统获取的数据，转化为可用的测绘成果，是多么繁琐，”他在接受 TechCrunch 采访时说。他指的是工程师用于设计工作的、对项目现场进行详细绘制的地图。“真正的痛点在于他们的工作流程，”他说，“以及如何把他们能够收集到的海量数据，转化为……人们可以用来在各个方面做出最佳设计和资产管理决策的信息。”

于是，Baikovitz 去掉了公司名称中的“Robotics”，转而开发 AI 驱动的计算机辅助设计（CAD）软件。这个押注取得了回报：Mach9 的私测版软件已积累近 100 家客户，截至目前已被用于 2500 多个项目。

这股势头帮助 Mach9 拿到了新融资。周三，这家初创公司宣布完成 3400 万美元 A 轮融资，由 First Round Capital 和 Bessemer Venture Partners 共同领投。参与投资的还有 Prudence——一家位于纽约、专注于投资建筑和房地产领域 AI 软件应用场景的早期基金——以及已在股东名单中的风投公司 Quiet Capital。

Mach9 是一批竞相推动建筑和基础设施“从规划到施工”流程现代化的初创公司之一。8 月，另一家名为 CivilGrid 的初创公司融资 2600 万美元，用于扩展其所谓的“地下版 Google Maps”。与此同时，Blueprints AI 利用 AI 在几分钟内生成符合规范、可用于报批的建筑蓝图，上周在 TechCrunch Disrupt 的 Startup Battlefield 比赛中跻身前 200 家公司之列。

Baikovitz 表示，Mach9 之所以专注于颠覆 CAD 软件，是因为它是整个流程中最慢、最费力的环节之一。

“完成一个项目往往需要几个月，而在传统的、由 Autodesk 和 Bentley Systems 这类公司打造的旧软件里，人工处理大约每英里要花一周时间，”他说。

Mach9 表示，其软件可自动化完成大量工作，使流程快 10 倍，并显著降低成本。这让从事测绘和土木工程的客户能够“扩大自身产能，承接更多类型的工作、更大的项目，并扩大现实捕捉数据影响重大基础设施决策的范围”，Baikovitz 说。

Baikovitz 说，Mach9 开发并训练了自己的内部 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在任何程度上做到或提供的，”他说。“自 2024 年以来，我们开发过程中的很大一部分，就是如何构建行业领先的模型，把图像或这些多模态图像和激光扫描数据集转化为测绘级几何图形，比如勾勒路缘、路面标线，以及所有这些内容，并且精度完全符合客户要求和行业标准。”

Mach9 的 AI CAD 系统会先根据测绘数据生成一版初稿，再由工程师进行修改。Baikovitz 说，这家初创公司“会给他们提供所有工具，让他们可以绘制、删除、调整顶点，评估 AI 生成模型的质量，这样他们就能实际上以自己的名义为交付成果负责，因为这个行业有很多责任风险，而且需要真正知道自己在看什么的持证专业人士”。

至于这笔融资，Baikovitz 说，公司将把资金分配到产品改进、招聘行业专家，以及扩张“我们组织的各个部分，以跟上市场带给我们的方向”。

回头看，Baikovitz 说，他很庆幸自己最初走的是硬件路线。这让公司有东西可以向潜在客户展示，而正是这些客户告诉他，他们并不需要更好的数据采集设备。

“我对更便宜、成本更低的硬件不感兴趣，”他回忆起一位副总裁曾这样对他说。但更好的软件可以“提高我们交付这些大型州级交通测绘项目的效率”，他说。他补充说，这类项目有助于让 Mach9 合作过的州，比如得克萨斯州，“更安全，也更高效”。