DeepSeek开始将投资触角延伸至机器人领域。
10月12日，据彭博社报道，DeepSeek已同意领投机器人AI初创公司Winverse AI。本轮融资规模为数千万美元，投后估值约4亿美元（约合人民币27亿元）。美团旗下龙珠资本等机构也参与了跟投。
若交易完成，这将是DeepSeek罕见的直接投资外部创业案例。此前，DeepSeek主要通过IPO战略配售方式入股宇树科技。
Winverse AI创始人胡瀚出身腾讯混元大模型团队，曾负责多模态理解研究。一边是探索具身智能的DeepSeek，一边是来自腾讯前沿研究团队的创业者，此次合作引发业界对基础模型与物理世界结合路径的关注。
姚顺雨前同事创业，聚焦具身智能模型
Winverse AI创始人胡瀚是国内计算机视觉领域的代表性研究者。他2014年获得清华大学博士学位，曾在百度深度学习研究院、微软亚洲研究院及腾讯任职，研究方向从传统计算机视觉逐步拓展至视觉基础模型、多模态理解与具身智能。
在微软期间，胡瀚参与推动了Relation Networks、Deformable ConvNets v2、RepPoints等重要研究成果，致力于提升计算机对物体关系、形状适应及位置标注的理解能力。
胡瀚在微软亚洲研究院
2021年，胡瀚参与的Swin Transformer获得国际计算机视觉大会（ICCV）最佳论文奖。该研究将Transformer架构拓展至视觉任务，成为视觉基础模型发展的里程碑式成果。此后，他的研究重心从网络结构设计转向模型规模化与训练稳定性。
Swin Transformer论文
2025年初，胡瀚加入腾讯混元，负责视觉大模型研究，随后进入由姚顺雨负责的大语言模型部Frontier前沿研究组，主攻多模态理解。2026年4月，他与姚顺雨共同发布具身VLM基座模型HY-Embodied-0.5，探索模型对机器人任务及物理环境的理解能力。不久后，胡瀚离职创业，成立Winverse AI。
Winverse AI专注于为机器人开发AI模型，旨在让机器人具备理解语音指令和处理现实世界复杂任务的能力，而非仅执行预设动作或运动控制。
通用模型之后，DeepSeek寻找物理世界入口
据行业消息，DeepSeek创始人梁文锋近期频繁与具身智能领域创业者交流，探讨机器人、大模型与现实世界交互的结合点。DeepSeek内部也在评估自主研发与投资外部团队两种路径，而投资成熟技术团队被视为更高效的切入点。
10月12日，宇树科技创始人王兴兴在中国国际工业博览会上指出，ChatGPT-6等大模型在机器人任务测试中表现优异，具身智能临界点可能比预期更快到来。这一信号表明，机器人公司正尝试将通用大模型直接应用于真实设备，以降低针对特定场景重新训练和调试的成本。
过去，机器人需依赖针对特定场景设计的感知与控制方案。如今，具身智能通用模型（VLA）开始融合视觉理解、语言指令与任务规划。若通用大模型能以零样本方式驱动机器人，将显著提升其应对新任务的灵活性。然而，王兴兴也强调，目前机器人在泛化能力和效率上仍有提升空间，这正是模型公司需要解决的核心问题。
胡瀚团队具备多模态与具身模型研发经验。DeepSeek通过投资此类团队，有望加速获取模型进入物理世界所需的技术积累。
模型自研与机器人借力：DeepSeek的布局逻辑
结合DeepSeek此前入股宇树科技与此次拟领投Winverse AI的动作，其布局思路逐渐清晰：坚持基础模型自研核心，同时通过外部合作接近机器人本体、具身模型及真实任务场景。
宇树科技人形机器人
DeepSeek正接触具身智能产业链的不同环节：宇树科技提供机器人本体与运动控制能力，使模型得以进入真实设备；Winverse AI则深耕计算机视觉与具身模型，助力模型理解环境与规划任务。相较于从零搭建涵盖硬件、控制、数据及训练的完整团队，投资外部公司能让DeepSeek更快触达不同技术路线与人才。
这种分工策略符合基础模型公司的发展逻辑：集中资源强化通用模型能力，通过合作或投资探索应用场景延伸。但需注意，具身智能并非简单地将大模型接入机器人，还需克服动作数据、仿真训练、真机测试及环境反馈等技术 hurdles。
对DeepSeek而言，投资Winverse AI的关键意义在于探索基础模型与机器人任务的结合方式。胡瀚团队能否将研究成果转化为可靠的机器人执行力，将是检验此次投资成效的核心指标。深层来看，DeepSeek正在寻找模型能力进入物理世界的入口，以应对AI竞争从认知推理向真实行动延伸的新挑战。
