36 氪獲悉，AIGC 自動化設計服務商「Collov」已于日前完成近千萬美元 A 輪融資。本輪領投方德韬資本，老股東阿米巴資本，将門創投跟投，波士頓深科技投資基金 Taihill Venture 跟投，星涵資本擔任獨家财務顧問。融資額将主要用于技術研發與市場拓展。
「Collov」成立于 2021 年底，總部位于美國矽谷。是一家以室内設計爲切入點的設計自動化雲平台，緻力于在大模型和生成式 AI 的驅動下，使設計自動化成爲工業級解決方案。
" 家裝設計是一個連接真實産品和虛拟體驗的領域，它使得生成式 AI 能夠更快地在 ToC 和 ToB 兩個層面指導真正的工業生産。"
「Collov」創始人兼 CEO 張霄告訴 36 氪，随着 AIGC 工業化的爆發，用于設計的大模型越來越多，評判模型也就有了更加多元化的維度。除了圖像效果之外，其能力是否達到了工業級應用的标準、是否滿足動态可控的輸入條件，也在變得越來越重要。
切入室内設計，AIGC 驅動設計自動化
當下，北美室内設計領域的痛點主要有兩點：
其一，設計市場參差不齊，服務商主要分爲本地 Studio 與 Houzz 等線上匹配平台，線下服務成本高、交付時間長，而線上匹配雖然在定價和品質上透明度更高，但在信息陳列之外，設計流程也并沒有被革新。總體來說，由于客戶無法在付費前快速得到一個定制化的設計方案，後期溝通也就會出現需求不匹配等問題，爲設計師的工作帶來挑戰。
其二，從方案落地出發，傳統室内設計方案無法解決家具選購的痛點。目前，主流家具商仍然以線下門店 + 陳列式電商的形式存在，其産品不便于用戶挑選或是接入設計師的方案流程。這也就使得設計效果與用戶實際得到的成果往往存在一定程度的割裂，
" 客戶做決策的時候不但需要考慮不同物件之間的組合關系，還需要考慮流程問題。"
張霄直言，這也是室内設計師工作流程長、效率較低的重要原因。而如今的 AIGC 自動化設計能夠更好地解決這些問題。
圖源：Collov
生成式 AI 主要從四個方面提高室内設計的流程效率。首先，在初稿 / 概念設計階段，AI 能夠根據描述和風格化标簽爲用戶快速生成設計方案圖，省去了大量人工溝通及營銷成本，進而在方案細化階段實現保留結構、替換家具等功能。
Collov - AI 設計演示
「Collov」團隊認爲，設計本質上是美與功能性之間平衡的藝術。LLM 和 AIGC 的技術可以将設計工作流從原來繁瑣的工作變爲兩步，通過 LUI+GUI 快速勾勒草圖，再通過 Imagine 擴散渲染引擎在幾秒内渲染爲 2D 圖像、3D 和視頻等。
在方案交付反饋階段，「Collov」自研的多模态 LLM 既可以做到像 ChatGPT 一樣在文字對話中集成用戶的需求理解，又可以直接給出修改後的圖像。方案确認後，其設計參數将被 AI 直接發送到 C2F 模式的家具生産中，并完成發貨等後續銷售工作。
Collov - Chat Designer 演示
技術方面，「Collov」的基座模型正在向 " 高精度可控性 + 高美感度 " 的差異化方向發展，從而區别于僅僅注重美感的主流圖像生成服務。下一步，「Collov」将跟随技術演進從圖像時代過渡到視頻生成、3D 生成時代，并呈現出更高的光流及幾何學可控性。
設計師工具 + 家居企業服務
AIGC 帶來的生産效率和生成體驗的變革，不止體現在創作上，也影響着大衆的消費行爲方式。
對比 UI、平面設計等領域，室内設計的設計流程和業務場景更加複雜，僅僅像 Figma、Webflow 等産品一樣将設計師的工作流 " 雲化 "，還遠遠不足以實現室内設計的商業價值。
以「Collov」與家居企業金牌櫥櫃的合作爲例。金牌櫥櫃與「Collov」本輪領投方徳韬資本屬于同一個集團公司，其海外業務及國内供應鏈、渠道資源等與「Collov」有着很好的協同性。作爲一家有 2000 多家門店的上市公司，金牌櫥櫃的設計師往往需要給出客戶免費的營銷級别的設計方案，從而爲銷售提供支撐。傳統人工效率下，這樣一版設計的生成效率在三天左右，而「Collov」則通過生成式 AI 将這種營銷級設計的流程縮短到了 " 一分鍾出十幾版 "，從而提升了方案的豐富度。客戶簽單後，「Collov」則會通過添加控制規則來進行設計效果的精細化。
「Collov」自有的 SaaS 采取免費增值訂閱模式，針對免費客戶和專業設計師、房地産經紀人、家具企業等提供免費、19 美元 / 月、定制化收費三個版本。目前，「Collov」已經累計完成了近 10 萬設計方案，申請合作名單上擁有超過 1000 名室内設計師和 300 多家企業。
數據顯示，家裝設計市場約爲 1210 億美元，全球家具市場約爲 4936 億美元。這也就意味着，除了模塊化的生成工具和更高的設計溝通效率之外，一個能連接方案和家具産品、連接設計與銷售的解決方案将會擁有更廣闊的市場空間。基于這一願景，在以模塊化生成工具獲取 SaaS 訂閱收入作爲主營模式之外，設計切入家具銷售轉化，将作爲 Collov 的輔助業務模式，進一步拓展市場。「Collov」目前已經與超過 300 個品牌商合作，積累了數百萬家具 SKU，爲終端客戶提供家具銷售導購服務，在 2022 年實現了 500 萬美元的銷售額。
" 從長期來看，在主要幫助設計師提升效率之外，我們也會輔以生成可以直接下單購買的全景方案的方式，讓家居企業能夠直接觸達終端客戶。"
團隊方面，「Collov」創始團隊擁有深厚的 LLM、AIGC 及 GNN（圖神經網絡）技術基因。CEO 張霄本科畢業于北京大學物理系，擁有斯坦福應用物理博士學位，曾入選 2022 年福布斯全球華人 Top100 精英榜。CTO 畢業于加州伯克利，曾在 TikTok 智能創作團隊負責 AIGC 相關項目，主要從事于 M-LLM（多模态大語言模型）的預訓練，基座生成模型和擴散模型項目，核心開發了抖音 AI 漫畫家、AI 肖像等億級用戶量的 AIGC 産品。首席科學家爲耶魯大學計算機學教授，率先提出 GNN 的概念，并爲 GraphSAGE 算法的發明者。其曾在波音、Facebook 和 DeepMind 擔任 AI 算法顧問。目前，「Collov」正在和斯坦福，耶魯，北大等高校實驗室合作，進行多模态可控大模型的各項開發工作。
" 大模型的下一步，是大垂類領域的工業級 AI。"
毫無疑問，技術、生成模型、數據收集和訓練管線都是可遷移的。盡管技術還有成熟空間，但如今大多數生成式 AI 服務商都在發力商業化，也正是因爲行業數據對于 AIGC 和大模型的壁壘價值，在未來将會造成巨大的馬太效應。而作爲目前爲數不多已經在單一領域 " 跑 " 起來了的生産力平台，「Collov」未來将緻力于積累不同設計的領域數據，将業務拓展至不同設計品類。
------------------------------------
德韬資本蔔亮源表示：" 我們長期堅定看好 AIGC 在泛家居場景中的落地應用，Collov 團隊具備領先的技術研發能力以及對家裝設計和家具電商的垂直領域認知經驗，期待金牌廚櫃與 Collov 共同打造 " 全屋整裝 " 時代的智能家裝設計工具及一站式服務平台，最終實現用戶視角的全流程 AI 智能化體驗，加速金牌在泛家居産業互聯網平台的布局。"
阿米巴資本表示：" 當前 AIGC 在全球爆發式發展，COLLOV 深耕行業，其家裝設計自動化平台依托全球領先的專業技術團隊，快速突破 AI 家裝設計的産品及功能，同時構建了豐富的數據積累及技術壁壘，切實解決家裝行業痛點。我們相信，擁有紮實的技術研發實力及豐富的數據飛輪積累，COLLOV 将構建全品類萬物設計的雲平台，助力全球 AIGC 發展。"
