成立仅一年，北京深度机智已完成数亿元融资，投资方包括中关村资本、诚通科创基金等国资平台，以及普华资本、东方富海、蓝湖资本等头部机构，甚至吸引了晶科能源这样的产业巨头。在具身智能赛道资本狂热的2026年，这样的融资故事并不罕见，真正值得追问的是：一家成立仅一年的创业公司，为什么能让十余家头部机构同时押注？
答案藏在技术路线的选择里。当多数玩家还在用海量真机数据“喂”机器人学动作时，深度机智选择了一条更底层的路径：让机器人像人类一样先理解世界，再执行任务。这种被称为“人类学习”的技术路线，正在国际权威评测中证明自己的有效性。
PART 01
用1000小时数据击败数万小时对手
深度机智的技术逻辑可以用一个简单类比来理解：传统方法是教机器人“照着做”，而它要做的是让机器人“看懂为什么这么做”。
在具体实现上，公司采集人类佩戴设备的第一视角多模态数据，而非让机器人反复执行任务来积累轨迹。这种数据包含了人类在操作过程中的物理常识、空间判断和交互逻辑——这些隐性知识恰恰是传统轨迹数据无法捕捉的。
基于这套数据基座，深度机智在2026年3月发布了具身通用智能基座模型PhysBrain 1.0。该模型采用“双脑架构”：一个负责理解物理世界，一个负责执行具体任务，试图解决通用能力与任务能力难以兼顾的行业痛点。
公开评测成为这条路线最直接的验证场。截至2026年5月，深度机智已在五大国际权威基准中取得领先成绩：在WorldArena世界模型综合能力基准中以64.96分登顶，超越此前榜首；在SimplerEnv泛化能力测试中，成功率达到80.2%和91.3%，远超国际标杆π0的57.1%；在RoboTwin 2.0双臂操作基准中刷新性能上限。
更关键的数据对比是：这些成绩基于仅1000小时的人类第一视角数据和零真机数据，而部分竞争对手使用了数万小时的真机轨迹。数据效率上的数量级差距，直接指向了技术路线的本质区别。
PART 02
资本为什么押注“人类学习”路线？
深度机智的融资吸引力，建立在三重逻辑之上。
当前具身智能行业主流做法是“轨迹拟合”，让机器人在仿真或真实环境中反复执行任务，通过海量动作数据训练模型。这条路线的问题在于数据成本极高、模型泛化能力受限。深度机智的“人类学习”路线试图从底层改变这一范式，让模型先建立物理常识，再执行具体任务。投资方代表明确表示，看好的正是这条路线“突破了行业传统轨迹拟合的固有范式”。
创始人陈凯在AI领域深耕十五年，曾在微软亚洲研究院主导千亿级年调用量的“文档智能”系统，团队博士占比超过60%。这种从学术研究到工业级产品的完整经历，在具身智能创业团队中属于稀缺配置。中关村资本首席AI投资官王博明确表示，此次投资体现了对具身智能基座模型领域的战略加持，目标是“支持企业代表中国力量参与全球技术博弈”。
国资平台提供战略定力，中关村资本的参与意味着“人类学习”路线获得了国家层面认可；财务机构提供持续资金支持，普华资本连续领投；而晶科能源旗下CVC基金的入局，则为未来产业应用场景打开想象空间，光伏制造中的精细操作、柔性生产需求，与具身智能应用方向存在天然契合点。
PART 03
数亿融资只是起点：资本实力仍是竞争门槛
尽管技术路线获得认可，但深度机智面临的挑战同样清晰。
从资金体量看，数亿元融资在具身智能赛道已不算领先。银河通用单轮融资25亿元，星海图累计融资近50亿元，智元机器人估值约180亿元。当行业头部企业估值已在百亿甚至两百亿量级时，融资能力本身正在成为竞争壁垒。
星海图CFO罗天奇的判断值得参考：“行业Scaling Law一旦全面启动，研发投入的量级与节奏将呈现指数级攀升，未来资金需求仍存在极大不确定性。”
这意味着，深度机智的问题不是“技术行不行”，而是“能否在资本实力和商业化节奏上跟上头部梯队的步伐”。
更根本的问题在于商业化路径尚未跑通。据行业数据，目前具身智能最大的采购群体仍是科研教育机构，占全行业订单量的75%。从“养孩子”的科研市场走向真正的工业级商业闭环，是所有玩家需要共同跨越的鸿沟。
深度机智目前的策略是聚焦教育和康养两个场景。这两个方向政策支持明确、市场需求稳健，但能否支撑起基座模型的研发投入，仍需时间验证。创始人陈凯预测，未来2到3年具身智能核心技术将迎来重大突破，基座模型的商业价值有望集中释放。
换句话说，资本押注的不是当前的收入规模，而是2到3年后“基座模型”技术红利兑现时的占位权。
PART 04
赛道爆发期的生存法则：技术差异化能否转化为商业壁垒？
深度机智身处的是一个正在经历爆发式增长的赛道。中商产业研究院数据显示，2025年中国具身智能机器人解决方案市场规模达到346亿元，预计2026年将达到449亿元，2028年突破815亿元。2026年一季度，国内具身智能赛道披露融资超50起，累计融资额约200亿元，同比增长近60%。
国内估值超百亿元的具身智能企业已扩容至9家，大致分为两类：一类是“全栈派”，既做机器人大脑也做机器人身体，代表企业包括智元机器人、银河通用、星海图等；另一类是“专精派”，聚焦某一核心能力或细分场景。
深度机智的定位更接近后者，专注于具身通用基座模型研发，通过“人类学习”路线构建技术壁垒。这种选择的优势在于可以集中资源攻克核心技术，劣势在于需要更长的商业化周期来验证模型价值。
从发展机会看，本轮融资为深度机智打开了三重空间：技术纵深上，资金将用于推进“人类数据飞轮”建设，如果能够持续扩大数据规模和模型能力，有可能在2到3年内形成技术上的代际优势；场景落地上，教育和康养是具身智能率先实现商业化的潜力方向；资本蓄力上，持续的资金储备是参与下一轮竞争的前提。
具身智能行业正在进入“头部抢筹”阶段，技术路线的差异化、团队的执行力、资本的持续支持，三者缺一不可。深度机智用一年时间跑通了从数据到模型再到硬件的全栈闭环，并在国际评测中证明了“人类学习”路线的有效性。但真正的考验还在后面——当行业从技术验证期进入商业化落地期，能否将基座模型的技术优势转化为可持续的商业价值，才是决定这家公司能走多远的关键。
值得注意的是，深度机智已透露下一轮融资正在收官阶段。在这个资本密集涌入、技术路线分化、商业化尚未明朗的赛道上，持续的融资能力或许比单轮融资额更能说明问题。毕竟，通往具身AGI的道路注定是一场长跑，而不是短跑冲刺。
