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具身智能赛道，正在发生一场足以改写行业格局的路线革命。当绝大多数公司还在死磕动作模仿、轨迹拟合、海量仿真训练时，一家成立仅12个月的中国公司，凭“先理解、再行动”的非共识路径，拿下数亿元融资、横扫五大国际权威榜单，直接把具身智能从“拼动作”拉到“拼大脑”的全新阶段。
它就是深度机智 —— 由中关村两大机构联合孵化、中科大少年班室友联手打造，国内最早落地“人类学习”路线的具身智能硬核玩家。这不是一次普通创业成功，而是中国具身智能，从跟随到引领的关键一跃。
一年融资数亿，下轮即将收官，资本为何集体押注？
2025年5月成立的深度机智，在短短一年内交出了一份让全行业侧目融资答卷：累计完成数亿元融资，新一轮超亿元融资正式落地，多家国资、产业资本、头部财务机构联手入局，就连下一轮融资也已进入收官阶段。在硬科技融资趋严的大环境下，这样的节奏与规模，足以说明资本市场对其路线与团队的高度认可。
本轮投资方阵容呈现出明显的多元化与战略互补性。国资平台方面，中关村资本、诚通科创基金、北京熙诚致远重磅参与，看重的是深度机智在自主可控具身智能核心技术上的突破，契合国家人工智能与高端制造战略方向；财务投资机构中，普华资本、东方富海、蓝湖资本、云岫资本等一线机构悉数入局，押注团队技术壁垒与长期成长潜力；产业与专业资本层面，中科大校友基金、未来光锥前沿科技基金提供生态支持，全球光伏龙头晶科能源旗下CVC基金作为战略投资方，为产业落地搭桥。更重要的是，多家老股东持续跟投，用真金白银为公司发展持续背书。
与很多靠概念融资的公司不同，深度机智对资金用途有着极其清晰的规划：全部投向人类数据基础设施建设、具身基座模型迭代、全球顶尖人才引进三大核心方向，目标非常明确——加速“人类数据飞轮”闭环，巩固中国自主“机器人大脑”的早期领先优势，快速把技术能力转化为教育、康养等真实场景的商业价值。
从行业视角看，这场融资热潮本质是一次路线投票。传统轨迹模仿路线的瓶颈日益明显，数据成本高、泛化能力差、无法理解物理世界，而以人类第一视角数据为核心的学习方式，已被英伟达、特斯拉、Figure等全球巨头认定为未来方向。深度机智提前布局、快速验证，恰好踩中行业转型窗口期，也让中国在具身智能这条未来赛道上，拿到了关键话语权。
中科大少年班室友联手，为何能撑起全栈技术壁垒？
硬科技创业的天花板，永远由团队决定。深度机智能在一年内实现技术与资本双线突破，核心底气来自一支罕见的“AI+物理+机器人”全栈天团，而这支团队的起点，是两位中科大少年班的室友。
创始人陈凯，中科大少年班出身，微软亚洲研究院联培博士、前首席研究员，在AI领域深耕15年，主导过年调用量千亿次的文档智能系统，是分布式训练、生成式AI、多模态领域的资深专家。他不仅是“人类学习”路线的提出者，更是整个具身基座模型体系的顶层设计者，从第一性原理出发，为公司划定了通往具身AGI的清晰路径。
联合创始人、CEO张翼博，与陈凯是中科大少年班同窗室友，拥有15年应用物理学背景，博士阶段师从美国UCLA科学智能泰斗、美国微生物科学院院士，一作成果登上Nature子刊并被中科院首页报道。他带来的物理学严谨思维与第一性原理研究方法，完美补齐了纯AI团队在物理规律理解、模型底层逻辑上的短板，成为技术路线的关键支撑。
联合创始人、首席设计师何旭国，是机器人领域十余年深耕的全栈专家，曾担任世界机器人奥运会FGC青少年国家队总教练，专注机器人本体设计、精细操作与系统工程落地。由他主导打造的全尺寸拟人体机器人Prime与教育版Prime Lite，让模型大脑有了可落地的物理身体，完成了从算法到硬件的最后闭环。
除三位核心创始人外，团队还汇集微软亚洲研究院、清华、北大、中科大、中科院、伯克利等全球顶尖机构人才，形成模型研发、物理智能、机器人工程三位一体的完整能力。在具身智能这个高度交叉的赛道上，单一技术背景难以走远，而深度机智的复合团队结构，恰好踩中行业本质，成为快速突破、持续领跑的核心保障。
放弃轨迹模仿，“人类学习”路线为何能颠覆行业？
过去两年，具身智能行业陷入一个共同误区：让机器人不断模仿动作，用海量真机轨迹与仿真数据堆出技能。可结果是，机器人只会复刻动作，不懂空间关系、物体属性、交互逻辑，一换场景就失灵，本质只是高精度执行机器，距离通用智能无比遥远。
深度机智从诞生第一天就选择反其道而行：不教轨迹，先教理解，让机器人像人类一样观察世界、掌握物理常识，再生成行动。这不是简单的数据路线差异，而是对具身智能本质的重新定义——具身智能的核心不是身体，而是大脑。
这套“人类学习”路线，是一套围绕机器人大脑展开的完整系统工程：用人类第一视角多模态数据学习物理常识，用具身通用基座模型承载通用能力，再通过拟人体硬件走向真实物理世界，形成数据—模型—硬件全栈闭环。
2025年12月，公司推出行业首个规模化人类第一视角数据集DeepAct，首创ICDC情景化采集方法，建成数十万小时高质量数据集，自主研发采集设备，覆盖真实世界多元交互场景，并通过自动化清洗标注技术，大幅降低数据成本、提升训练效率，从根源突破数据瓶颈。
2026年3月，深度机智发布PhysBrain 1.0——国内首个采用人类第一视角数据、实现零真机轨迹预训练的具身通用大模型。它通过三大创新直击行业痛点：用人类视角提取物理常识，让模型先懂世界再做动作；TwinBrainVLA双脑架构兼顾通用认知与精细操作，缓解灾难性遗忘；LangForce机制强化语言理解，摆脱视觉捷径，不再“看图猜动作”。
技术实力最终在全球赛场得到验证：ZWM_v1世界模型在WorldArena以64.96分超越原榜首，22项维度中16项进入Top10；SimplerEnv测试中80.2%成功率远超国际标杆；RoboTwin 2.0、RoboCasa、LIBERO等权威榜单均登顶或刷新纪录。千小时人类数据，跑出万小时真机数据都无法企及的效果，彻底证明“人类学习”路线的高效与先进。
硬件端同步落地全球首款断电自主站立全尺寸拟人体机器人Prime，谐波关节+高灵巧手支撑高精度操作，让模型能力真正走进物理世界。数据、模型、硬件三位一体，让深度机智从一开始就与单点模型、纯硬件公司拉开代际差距。
教育、康养先行，具身智能如何快速落地真实场景？
深度机智没有沉迷实验室炫技，而是选择稳健务实的商业化路径，聚焦教育、康养两大高需求、高价值场景，用真实场景验证技术，用商业闭环反哺研发。
在教育场景，公司推出Prime Lite教育版机器人，把具身智能、物理AI、人机交互带入课堂。传统机器人教育多停留在编程与组装，学生难以理解智能体感知—理解—行动的完整逻辑，而Prime Lite依托PhysBrain 1.0，能直观展示机器人如何理解指令、适应环境、完成任务，帮助青少年建立对AI与物理世界的认知，适配中小学科创教育、高校AI专业实训，为行业培养后备人才。
在康养场景，深度机智瞄准人力短缺、服务标准化不足的行业痛点，依托机器人通用操作、安全交互、自适应能力，开发起居辅助、物品递送、简单照料等功能。与传统服务机器人不同，其产品具备物理理解能力，能灵活应对家庭复杂环境，无需大量定制调试，可快速适配不同家庭需求，真正解决康养领域的实际问题。
深度机智的落地逻辑始终清晰：模型通用化+场景轻量化。不追求全场景铺张，而是用一套基座模型适配多领域需求，以轻量化迭代降低成本，先在垂直场景跑通闭环，再向外复制拓展。这种稳健策略既避免资源浪费，又能快速收集真实数据反哺模型，形成技术—场景—数据—技术的正向循环。
深度机智的崛起，对中国具身智能意味着什么？
一年时间，从成立到融资数亿、从实验室到全球榜单登顶，深度机智的成功不是偶然，它折射出中国具身智能行业的深层变革，也为全球行业发展提供了清晰启示。
第一，具身智能的终局是理解，而非模仿。英伟达黄仁勋直言真实世界数据成本高、永远不足，其机器人团队已全面押注人类第一视角数据，特斯拉、Figure等巨头同步转向。深度机智提前一年布局，从非共识变为主流，证明具身AGI的核心，是让机器人拥有人类一样的物理理解与自适应能力，而非更精准地复刻动作。
第二，中国完全具备具身智能底层原创能力。过去国内行业重硬件、轻大脑，重模仿、轻创新，核心技术依赖海外。深度机智从数据体系、模型架构到硬件载体全栈自研，在全球权威评测中实现赶超，证明中国团队能在前沿赛道做出底层原创、引领全球的成果，打破海外技术垄断。
第三，硬科技创业需要长期主义与第一性原理。在行业追逐短期流量与模仿红利时，深度机智选择投入大、周期长、难度高的底层路线，坚持回归行业本质、解决核心痛点。这种不跟风、不浮躁、深耕底层的态度，正是中国硬科技走向世界前列的关键。
从动作模仿到物理觉醒，从轨迹拟合到通用理解，深度机智用一年时间，走出了一条属于中国的具身智能路线。未来，随着人类学习路线持续深化、模型能力不断迭代、场景落地全面铺开，这家年轻的公司将继续推动中国自主机器人大脑走向更强通用性，朝着具身AGI稳步前行。而整个中国具身智能行业，也将在这样的硬核创新驱动下，摆脱浅层竞争，迈向全球引领，在未来科技赛道上，留下属于中国的关键印记。
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