Funes là một nền tảng bảo tàng trực tuyến ứng dụng AI và Photogrammetry để số hóa, tái tạo và lưu trữ mô hình 3D của các công trình trên toàn thế giới với độ chính xác cao.
Funes hoạt động như một kho dữ liệu không gian mở, tập trung bảo tồn cả di sản nổi tiếng lẫn những công trình đời thường có nguy cơ biến mất bởi thời gian, chiến tranh hoặc đô thị hóa, hướng đến mục tiêu xây dựng một thư viện 3D toàn cầu.
- Funes là nền tảng số hóa và lưu trữ mô hình 3D toàn cầu ứng dụng AI, Photogrammetry và Gaussian Splatting.
- Cơ chế hoạt động gồm 7 bước từ thu thập ảnh đến tái tạo AI, tích hợp GIS và phân phối ứng dụng.
- Dự án hướng đến mục tiêu trở thành GitHub của thế giới vật lý và có khả năng tích hợp Web3 trong tương lai.
Funes là gì?
Funes được hiểu là một bảo tàng kỹ thuật số quy mô toàn cầu, nơi tái tạo các công trình thực tế thành mô hình 3D độ chính xác cao nhằm lưu trữ lâu dài.
Mục tiêu là tạo một thư viện không gian mở phục vụ nghiên cứu, giáo dục và bảo tồn.
Nền tảng không chỉ tập trung vào các di sản nổi tiếng mà còn chú trọng những công trình nhỏ lẻ, đời thường. Cách tiếp cận này tương đồng với triết lý mà UNESCO năm 2022 nhấn mạnh: bảo tồn giá trị sống động của cộng đồng, không chỉ các công trình biểu tượng.
Funes theo đuổi mục tiêu này bằng công nghệ AI hiện đại và mô hình cộng đồng mở.
Funes khác gì so với các nền tảng 3D khác?
Điểm khác biệt lớn nhất của Funes nằm ở khả năng lưu trữ mô hình 3D quy mô toàn cầu, tích hợp AI, GIS và hệ thống cộng đồng để liên tục cải thiện dữ liệu. Đây là hướng đi thường bị thiếu trong các dự án số hóa di sản truyền thống.
Nhiều nền tảng 3D chỉ cung cấp mô hình đơn lẻ, trong khi Funes hoạt động như một dạng GitHub của thế giới vật lý – nơi người dùng đóng góp ảnh, chỉnh sửa, đánh giá và tái sử dụng dữ liệu.
Theo báo cáo “Digital Heritage 2024” của ICOMOS, mô hình cộng đồng mở là yếu tố cốt lõi để bảo tồn lâu dài trước biến đổi khí hậu và xung đột.
“Số hóa di sản mở là chìa khóa đảm bảo sự tồn tại của ký ức văn hóa trong bối cảnh biến động toàn cầu.”
ICOMOS, Báo cáo Digital Heritage 2024
Những đặc điểm nổi bật của Funes là gì?
Funes nổi bật nhờ khả năng tái tạo mô hình chính xác bằng Gaussian Splatting, Radiance Fields và Photogrammetry, đồng thời hỗ trợ metadata và phân tích tự động bằng LLM. Hệ thống mở giúp mô hình được cập nhật liên tục.
Nền tảng còn định hướng ứng dụng Web3 trong tương lai như token thưởng, NFT mô hình hoặc DAO quản trị.
Đây là xu hướng mà nhiều dự án bảo tồn kỹ thuật số đang thảo luận, theo ghi nhận của Deloitte trong báo cáo “Future of Digital Culture 2025”.
Nền tảng Funes sử dụng những công nghệ nào?
Funes vận hành trên nhiều lớp công nghệ gồm Photogrammetry Engine, AI Reconstruction Layer, Metadata System, GIS Integration và Cloud Rendering. Mỗi lớp đóng vai trò tối ưu độ chính xác và khả năng vận hành mô hình 3D.
Photogrammetry biến ảnh 2D thành cấu trúc 3D; Gaussian Splatting và Radiance Fields giúp tái tạo ánh sáng và vật liệu sống động.
Nhờ đó, mô hình đạt độ chi tiết cao, phù hợp nghiên cứu khoa học. Việc tích hợp GIS giúp dữ liệu không gian có giá trị trong khảo cổ, quy hoạch đô thị và bảo tồn.
“Gaussian Splatting giúp mô hình 3D đạt độ chính xác gần như thật mà không tốn tài nguyên quá lớn.”
Bernhard Kerbl, Nhà nghiên cứu đồ họa máy tính, 2023
Photogrammetry Engine hoạt động như thế nào?
Photogrammetry là công nghệ nền tảng của Funes, cho phép tái tạo mô hình 3D từ ảnh chụp đa góc độ. Hệ thống phân tích độ sâu, loại nhiễu và xác định cấu trúc vật lý.
Trong khảo cổ học, Photogrammetry đã được sử dụng rộng rãi từ năm 2018 để phục dựng di tích Syria sau chiến tranh, theo nghiên cứu của Harvard CAMLab. Funes ứng dụng quy mô lớn hơn nhờ khả năng xử lý cộng đồng.
AI Reconstruction Layer đảm nhiệm vai trò gì?
AI Reconstruction Layer dùng Gaussian Splatting và Radiance Fields để hoàn thiện mô hình 3D với ánh sáng và vật liệu chân thực. LLM hỗ trợ mô tả tự động và phân tích kiến trúc.
Lớp AI cho phép Funes tạo ra mô hình không chỉ đẹp mà còn có tính khoa học, thích hợp cho ngành khảo cổ, lịch sử kiến trúc và quy hoạch đô thị.
Metadata System của Funes bao gồm những gì?
Metadata System lưu vị trí, vật liệu, thời gian, lịch sử, kiến trúc và dữ liệu kỹ thuật của công trình. Đây là yếu tố tăng giá trị nghiên cứu.
Việc chuẩn hóa metadata phù hợp khuyến nghị Dublin Core và ISO 19115, giúp dữ liệu Funes có khả năng tương thích với nhiều thư viện không gian quốc tế.
GIS Integration mang lại lợi ích gì?
GIS Integration giúp mô hình 3D được đặt đúng vị trí địa lý thật, hỗ trợ bản đồ độ cao, độ dốc và môi trường xung quanh.
Khả năng định vị này giúp dữ liệu phù hợp cho nghiên cứu đô thị, đánh giá rủi ro thiên tai và bảo tồn cảnh quan.
Như World Bank 2023 ghi nhận, GIS là công cụ quan trọng trong việc lưu trữ di sản tại các quốc gia chịu tác động thiên tai.
Cloud Rendering Layer được ứng dụng ra sao?
Cloud Rendering Layer xử lý mô hình nặng trên hạ tầng đám mây, cho phép người dùng tải và xem mô hình trực tiếp mà không cần cấu hình mạnh.
Điều này giúp Funes tiếp cận dễ dàng hơn, tương tự cách Google Earth xử lý dữ liệu 3D quy mô lớn mà không phụ thuộc thiết bị khách.
Funes hoạt động theo quy trình nào?
Cách thức hoạt động gồm 7 bước: thu thập ảnh, xử lý Photogrammetry, tái tạo AI, tích hợp GIS, lưu trữ, xác thực cộng đồng và phân phối ứng dụng.
Quy trình này đảm bảo mô hình được xây dựng đầy đủ, chuẩn hóa và có khả năng sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp từ giáo dục đến game và nghiên cứu khảo cổ.
Bước 1: Thu thập dữ liệu ảnh
Người dùng hoặc đội ngũ khảo sát chụp ảnh từ nhiều góc độ và tải lên cùng metadata cần thiết.
Mô hình crowdsourcing này từng được Google Maps và OpenStreetMap áp dụng thành công để xây dựng bản đồ toàn cầu với dữ liệu cộng đồng chất lượng cao.
Bước 2: Xử lý Photogrammetry
Hệ thống phân tích ảnh, tạo mô hình điểm, xử lý nhiễu và dựng hình dạng cơ bản.
Đây là bước quan trọng để đảm bảo mô hình AI phía sau có nền dữ liệu chính xác.
Bước 3: Tái tạo mô hình bằng AI
Gaussian Splatting và Radiance Fields được áp dụng để hoàn thiện vật liệu, ánh sáng và độ chi tiết. LLM mô tả tự động giúp mô hình dễ hiểu hơn.
Từ năm 2023, công nghệ Gaussian Splatting được NVIDIA trình diễn với khả năng tạo mô hình gần như thời gian thực – điều giúp Funes tăng tốc đáng kể.
“Radiance Fields mở ra cách tái tạo ánh sáng tự nhiên trong mô hình 3D mà trước đây rất khó đạt được.”
Matthew Tancik, CEO Luma Labs, 2022
Bước 4: Tích hợp GIS và dữ liệu bổ sung
Mô hình được gắn tọa độ thật và bổ sung dữ liệu bản đồ không gian.
Sự kết hợp giữa 3D và GIS tạo ra tài nguyên hữu ích cho khảo cổ và quy hoạch đô thị – điều mà nhiều dự án số hóa di sản còn thiếu.
Bước 5: Lưu trữ và render
Mô hình hoàn chỉnh được đưa vào thư viện với dữ liệu ảnh, wireframe và đường khảo sát.
Kho lưu trữ mở giúp nhà nghiên cứu, doanh nghiệp game hoặc giáo dục có thể tải và sử dụng trực tiếp.
Bước 6: Đóng góp và đánh giá cộng đồng
Cộng đồng xác thực mô hình, chỉnh sửa và bổ sung ảnh để cải thiện chất lượng.
Cách làm này giống Wikipedia: chất lượng tăng theo thời gian nhờ sự tham gia của cộng đồng.
Bước 7: Phân phối và ứng dụng
Mô hình được ứng dụng trong giáo dục, học thuật, game, phim ảnh, VR tour hoặc khảo cổ.
Nếu tích hợp Web3, Funes có thể thêm token thưởng, NFT mô hình hoặc DAO quản trị – mở ra mô hình kinh tế cộng đồng.
Lộ trình phát triển của Funes
Hiện dự án chưa công bố chi tiết lộ trình nhưng định hướng phát triển tập trung mở rộng kho dữ liệu, nâng cấp AI Reconstruction và phát triển cơ chế Web3.
Các nền tảng số hóa di sản thường mất 3–5 năm để hoàn thiện chuỗi công nghệ và cộng đồng, theo phân tích của McKinsey Digital 2024. Funes nhiều khả năng đi theo quỹ đạo tương tự.
Đội ngũ phát triển của Funes
Thông tin về đội ngũ core team hiện chưa được công bố.
Một số dự án bảo tồn kỹ thuật số thường bao gồm chuyên gia AI, GIS, khảo cổ và kiến trúc. Khi Funes cập nhật, dữ liệu đội ngũ sẽ giúp người dùng đánh giá độ tin cậy cao hơn.
Nhà đầu tư của Funes
Ngày 06/11/2025, Funes công bố nhận đầu tư từ Yzi Labs nhưng chưa tiết lộ số tiền.
Yzi Labs được biết đến với nhiều khoản đầu tư vào dự án AI và Web3, cho thấy định hướng dài hạn của Funes trong lĩnh vực dữ liệu không gian mở.
Tokenomics của Funes
Thông tin tokenomics hiện chưa được cập nhật.
Nếu công bố trong tương lai, token có thể đóng vai trò thưởng đóng góp, quản trị DAO hoặc giao dịch mô hình 3D.
Sàn giao dịch hỗ trợ Funes
Chưa có thông tin về niêm yết.
Dự án vẫn đang ở giai đoạn phát triển nền tảng và cộng đồng.
Kênh thông tin chính thức của Funes
- Website: https://funes.world/
- X: https://x.com/Funes_World
Tổng kết
Funes là nền tảng tiên phong trong bảo tồn di sản kỹ thuật số, ứng dụng Photogrammetry và AI để tạo kho mô hình 3D có độ chính xác cao.
Với sự hỗ trợ của cộng đồng và nhà đầu tư Yzi Labs, dự án có tiềm năng trở thành hạ tầng dữ liệu không gian lớn nhất thế giới.
Funes phù hợp với nhà nghiên cứu, nhà phát triển game, nhà làm phim, khảo cổ và người quan tâm công nghệ bảo tồn. Tuy nhiên, mô hình kinh doanh và kế hoạch Web3 vẫn cần theo dõi thêm để đánh giá độ bền vững.
Những câu hỏi thường gặp
Funes dùng công nghệ gì để tái tạo mô hình?
Nền tảng dùng Photogrammetry, Gaussian Splatting, Radiance Fields và AI để tái tạo mô hình 3D chi tiết cao, phù hợp nghiên cứu và ứng dụng công nghiệp.
Funes có cho phép tải mô hình về không?
Có. Người dùng có thể tải mô hình trong thư viện để phục vụ giáo dục, nghiên cứu hoặc dự án thương mại.
Dữ liệu của Funes đến từ đâu?
Dữ liệu được đóng góp từ cộng đồng và đội ngũ khảo sát thực địa, giúp nền tảng sở hữu nguồn mô hình phong phú và liên tục cập nhật.
Funes có tích hợp Web3 không?
Web3 là hướng đi tiềm năng, bao gồm token thưởng, NFT mô hình và DAO quản trị, nhưng chưa được triển khai chính thức.
Ai phù hợp sử dụng Funes?
Nhà nghiên cứu, nhà phát triển game, kiến trúc sư, nhà làm phim và những người quan tâm bảo tồn di sản kỹ thuật số đều phù hợp sử dụng nền tảng này.
