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两个月连获两轮数亿元融资 深度机智以全栈自主路线加速国产物理AI基座模型落地
深度机智在成立一年内完成两轮数亿元融资，并以自研的“人类学习”路线，在数据采集、基座模型、硬件本体上实现全栈闭环，号称布局节奏领先美国同类项目近一年。文章详细披露了其数采设备、PhysBrain 1.0模型、Prime 机器人及数千万元商业化订单的具体进展，强调了“纯人类数据直驱机器人执行”的零样本突破。本文适合关注具身智能赛道、国产替代叙事以及人型机器人产业化的读者，但需要注意其作为企业融资通稿的立场，缺乏对技术路径局限性的讨论。原文 ↗
核心观点
- ▍深度机智通过自研“人类学习”原创技术路线，率先实现了从数据、模型到硬件本体的全栈闭环，是国内物理AI赛道落地速度最快的企业之一。
- 01公司完成新一轮数亿元融资，由国寿长三角科创基金领投，多家跟投，且已获得数千万元累计商业订单。
- 02公司自研头戴式数采设备，建成数十万小时级的DeepAct多模态人类第一视角数据集，领先Scale AI同类设备近一年。
- 032026年3月发布的PhysBrain 1.0基座模型，在七大国际评测中领跑，并实现零样本泛化突破：仅凭人类操作数据即可让机器人执行全新任务。
- 04推出全球首款工业级可自主站立全自由度拟人体机器人Prime，并扩展至轮式Prime U和轻量化Prime Lite产品线。
- 05团队源自中关村学院孵化，核心成员包括中科大少年班背景的陈凯和张翼博，以及机器人专家何旭国。
反方 / 局限
- — 文章未提及“人类数据”路线与“仿真数据生成+真机反馈”主流路线在成本、数据质量和泛化能力上的对比局限性。
- — 文章未披露核心技术指标，如模型在零样本泛化任务中的成功率、失败案例以及Prime机器人的量产交付时间表。
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