兩個月連獲兩輪數億元融資深度機智以全棧自主路線加速國產物理AI基座模型落地

2026年6月26日 23:51

重點摘要

這篇消息聚焦「兩個月連獲兩輪數億元融資深度機智以全棧自主路線加速國產物理AI基座模型落地」。目前來源未提供完整摘要。從 AI 情報角度來看，這類內容值得關注其背後的技術進展、產品落地、產業競爭與後續市場影響。

站內 AI 整理稿

### 重點整理：深度機智獲連續融資，國產物理AI模型加速落地

中國AI新創公司「深度機智」近期在短短兩個月內，接連完成兩輪融資，總金額達數億元人民幣。這筆資金將用於推動其自主研發的「全棧自主技術路線」，目標是加速國產物理人工智慧（Physical AI）基座模型的商業化落地。不同於傳統語言或影像模型，物理AI專注於在數位孿生、機器人操控、自動駕駛等領域中模擬與理解真實世界物理法則。

### 背景脈絡：物理AI成為下一波技術焦點，國產替代需求迫切

物理AI被視為生成式AI之後的下一個關鍵賽道，其核心在於讓機器能夠感知、推理並與真實的三維環境互動。目前國際上由NVIDIA的Omniverse、特斯拉的Dojo等主導，但中國市場對自主可控的解決方案需求強烈——尤其在工業、機器人及國防領域，依賴國外底層平台存在供應鏈風險。深度機智選擇「全棧自主」，意味著從底層運算架構、訓練框架到模型設計均自行開發，試圖打破對國外硬體與軟體的依賴，建立從晶片到應用的完整閉環。

### 融資節奏的意義：資本市場對技術路線與團隊實力的雙重認可

兩個月內連獲兩輪數億元融資，顯示投資人對物理AI賽道的長期信心，以及對深度機智執行能力的肯定。值得注意的是，在當前創投市場審慎的環境下，短時間內密集募資並不常見，這往往代表該團隊在技術評測、客戶驗證或產業合作上已取得具體進展。這筆資金將有助於他們擴充運算資源、招募演算法人才，並加速與製造業、物流業等場景的合作測試。

### 可能影響一：為中國機器人與自動駕駛產業提供自主基礎設施

過去，中國的機器人與自動駕駛公司常需仰賴NVIDIA的模擬平台或ROS等開源系統，但這些工具在特定場景（如精密製造、惡劣環境）可能無法完全符合需求。深度機智的全棧物理AI基座模型，若能提供更貼近本土產業需求的模擬環境，將有助於降低開發門檻，並提升自主決策系統的可靠度。這對工業機器人與服務型機器人的國產化進程是重要利多。

### 可能影響二：引發物理AI領域的技術路線討論與標準建立

全棧自主路線雖然能保障可控性，但也面臨生態建構成本高、開發週期長的挑戰。相較於直接採用國際成熟框架，深度機智可能需要投入更多資源在工具鏈與開發者社群上。然而，若其模型在特定場景（如柔性生產線、災害應變）中展現優異表現，將可能促使業界重新討論物理AI的「自研 vs. 開源 vs. 商用授權」的優劣，甚至催生中國自家的物理模擬標準。

### 讀者可關注的後續方向

- **產品落地案例**：關注深度機智是否在近期發布具體的合作案例，例如與哪家機器人公司或車廠進行整合，以及其物理AI模型在實際場景中的誤差率與運算效率。

- **技術開源策略**：若該公司適度開放部分底層架構或API，可能快速吸引開發者生態，這是影響其能否挑戰國際對手的關鍵。

- **融資金額與估值變化**：後續若有新一輪融資，可留意是否出現國家級基金或大型CVC（企業創投）參與，這將反映政策支持力度。

- **與NVIDIA等對手的差異化**：觀察其全棧路線如何在算力效率、成本或特定行業合規性上做出區隔，這將決定其在競爭中的定位。

總之，深度機智的連續融資不僅是單一公司的里程碑，更標誌著中國物理AI從技術驗證走向產業落地的轉折點。對關注AI硬體、機器人與自動化的

原始來源：量子位 ↗

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