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6月26日，具身涌现获悉：物理AI企业深度机智完成数亿元新一轮融资，距离上一轮融资仅间隔1个月。本次融资由国寿长三角科创基金领投，普华资本、诚通科创基金等老股东持续加码，蓝湖资本、博彦科技等十余家产业、市场化机构同步入局。
险资、央企金融资本、产业资本集体加注，不再单纯追逐财务回报，而是集体投票“人类第一视角”具身智能底座，标志国内物理AI赛道投资逻辑彻底从硬件样机转向底层数据与全栈技术能力。
深度机智是一家什么样的产学研科创企业？
深度机智由北京中关村学院、中关村人工智能研究院联合孵化，成立未满一年就登陆央视《新闻联播》、《朝闻天下》，是国内少有的实现数据、模型、人形硬件三线全栈自研闭环的物理AI企业。创始人陈凯身兼中关村学院导师、中关村人工智能研究院研究员，2024年11月率先在行业提出原创“人类学习”完整技术范式，早英伟达、Physical Intelligence等海外巨头近一年锁定赛道核心方向。
不同于多数只做单一硬件或单一算法的创业团队，深度机智从诞生之初就确立三位一体技术准则：以人类数据为起点、以动作为中心建模、机器人为AI而生。这套底层逻辑让企业跳出行业碎片化研发误区，也是本轮央企资本愿意大手笔领投的核心原因。国寿长三角科创基金背靠规模超50亿元的国寿集团，一贯只布局具备长期产业协同价值的硬核技术标的，其入场本质是认可企业技术路线与康养、工业海量线下场景的适配空间。
我们核心观点：当前具身智能赛道比拼早已不是单点技术突破，而是路线定义权，深度机智最大差异化优势，是国内唯一提前一年完成全栈闭环验证的本土团队，先发时间差叠加产学研资源，构建起海外巨头短期难以复刻的复合壁垒。
硬核技术实力靠哪些数据支撑？
行业长期困于真机采集成本高、仿真数据存在虚实鸿沟、机器人泛化能力薄弱三大痛点，深度机智全部通过自研体系给出落地解法，每一项突破均有量化数据佐证。
数据基建层面，团队2025年6月定型分体式第一视角数采设备，比美国Scale AI同类方案早落地一年，放弃传统头戴设计，将电池、主控放置腰部，大幅提升长时间采集效率；首创ICDC情境数采范式，建成数十万小时级DeepAct第一视角高质量数据集，整体规划早于英伟达EgoScale项目，目前已向头部数据企业批量供货，同步与影石创新共建全景视觉数据生态。
基座模型层面，2026年3月全球首发PhysBrain 1.0具身通用智能基座，发布周期比美国Generalist AI GEN-1早一周，核心框架被Physical Intelligence π0.7模型公开引用；国际赛事中，WorldArena数据引擎赛道拿下88.5分断层冠军，世界模型赛道Z-WM以64.96分超越原榜首。最关键技术突破为Zero-Shot零样本真机验证，仅依靠人类抓取、收纳第一视角数据，无需真机专项训练，机器人即可自主完成魔方抓取、搬运、收纳全流程操作，从根源降低机器人训练数据需求。
硬件本体遵循“机器人服务AI”设计逻辑，170cm工业级全自由度人形机器人Prime实现纯人类数据驱动、零真机微调；轻量化教育机型Prime Lite落地多所院校，轮式双臂Prime U适配工业精细操作。整套软硬件体系形成正向循环，数据迭代优化模型，模型反向指导硬件结构迭代。
全线商业化落地交出怎样的产业答卷？
技术能否落地、能否产生订单，是区分概念公司与产业标杆的核心标尺，深度机智全产品线均已实现商业签约，累计订单规模达数千万元，两条核心赛道形成稳定营收。
科创教育赛道，Prime Lite并非简易编程教具，而是完整具身智能开发平台，已落地北京十一学校共建示范教室，校内开设科创工作坊，近50名师生完成机器人组装、模型部署全流程实操；国内之外，方案落地澳大利亚院校，新加坡、韩国、哈萨克斯坦院校正在对接，实现中国具身智能教育方案出海。这条业务线的隐藏价值，是批量培育本土具身智能开发者，补齐行业人才短板。
科研基础设施赛道，分体式数采设备成为高校、科研实验室刚需，人形机器人Prime进入中科大、香港顶尖无人实验室，服务生物精密实验自主操作；对产业资本博彦科技而言，这套设备可记录工厂一线员工操作，搭建人类经验到机器执行的转化通道，为工业柔性自动化提供底层数据库。
本轮融资事件将重塑物理AI哪些行业格局？
本轮央企、产业资本集体押注深度机智，释放三重明确产业信号，也颠覆市场固有认知。
第一，赛道投资逻辑彻底重构。过去两年资本扎堆人形机器人样机比拼，如今资金全面向底层数据、基座模型倾斜。国寿、博彦等机构的投资行为证明，能解决行业数据瓶颈、具备场景落地协同能力的全栈企业，才是长期资金首选标的，单纯硬件制造企业估值逻辑将持续弱化。
第二，中国本土技术路线获得全球验证。英伟达、Physical Intelligence等海外巨头近一年陆续布局近似“人类学习”路线，反向印证深度机智2024年提出的范式具备行业普适性。不同于海外企业依靠巨额算力、资本堆出成果，本土团队依靠产学研协同，用更低成本跑通完整闭环，证明国内有能力定义物理AI底层技术标准。
第三，物理AI产业化进入场景协同阶段。央企手握海量康养、工业线下场景，创业企业掌握数据、模型、机器人技术，二者结合解决行业最大难题 —— 技术空转、无真实场景验证。本次融资拉开国资场景资源与民营硬核技术深度绑定的序幕，后续将出现更多类似产业协同案例。
独家产业观点：本土物理AI的核心胜负手在数据范式
市场普遍将中美具身智能差距归结于算力、芯片资源，但我们认为，数据采集与转化范式才是未来3年赛道核心胜负手，这也是深度机智最容易被忽略的长期护城河。
海外巨头依靠海量算力生成仿真数据，但始终无法彻底消除虚拟与现实的鸿沟；遥操作采集模式产能极低，难以规模化。深度机智开创的人类第一视角数据路线，兼顾真实性、低成本、可规模化三大优势，数十万小时原生人类行为数据，持续沉淀独有的物理交互常识库。
其次，行业普遍陷入“多模型拼接”误区，将视觉、世界、动作模型简单组合，导致模型之间割裂、缺失基础物理认知。深度机智打造统一原生物理智能大模型，从底层打通物理真实性、多模态协同、任务规划三大能力，这套底层架构长期看会形成技术代差。
最后，物理AI不是单一机器人赛道，而是覆盖康养、工业、科研、教育的全产业生产力革命。深度机智的产学研模式提供可复制范本：高校负责基础研究，企业完成工程落地，央企提供场景与资金，三者联动既能持续迭代原创技术，又能快速完成商业化验证。在全球物理AI路线竞争中，本土企业若抓住数据范式窗口期，就能牢牢掌握产业话语权，走出一条区别于海外巨头的自主发展路径。
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