成立仅一周年，国内具身智能赛道“杀”出硬核新锐。作为国内首个定义并系统化践行“人类学习”路线的具身智能企业，海淀企业深度机智交出一份亮眼答卷：其核心模型已在WorldArena、RoboTwin 2.0、SimplerEnv、RoboCasa、LIBERO等多个代表性公开评测中取得榜首或领先成绩。

深度机智是由北京中关村学院与中关村人工智能研究院联合孵化的具身通用智能基座模型公司（全称：北京机智赛博科技有限公司），专注于具身通用基座模型研发，成立一周年已形成人类数据基座、新范式模型大脑、拟人体硬件的全栈能力闭环。日前，该公司正式发布了基于人类数据构建的具身基座模型PhysBrain1.0。并首次正式对外披露融资进展：成立仅一年，公司已累计完成数亿元融资，吸引了包括重量级国资平台、产业资本及头部财务机构在内的十余家知名投资机构深度参与，老股东持续跟投。

国际顶级权威基准均名列前茅

如果说“人类学习”是一条路线，那么公开榜单和基准测试，就是这条路线最直接的验证。

▲深度机智参加2026中关村论坛同期展

至2026年5月，深度机智已在多个代表性公开评测中取得榜首或领先表现：在WorldArena世界模型综合能力基准中，通过打通预测与行动的闭环，以64.96的综合评分，超越当前榜首（64.24分），在22项可比维度中16项进入Top 10，实现世界模型能力的综合领先，同时也是全榜唯一在机器人落地核心维度无任何致命短板的模型。

SimplerEnv（斯坦福等机构提出）：考验模型泛化能力的国际权威基准，PhysBrain1.0具身基座模型体系，在SimplerEnv WidowX和Google Robot上取得了80.2%和91.3%的平均成功率，占据领先地位，证明“人类学习”路线在数据效率和任务泛化上的巨大优势。

这些成绩的关键在于，它们共同指向一个更底层的判断：深度机智并非依靠堆叠海量动作轨迹来拟合机器人动作，而是通过人类第一视角数据提取物理常识，再通过具身基座模型转化为理解、预测和动作生成能力。换句话说，“人类学习”路线正在从前瞻判断，变成可被公开评测验证的模型方法论。

用人类学习路线，

打造真正理解世界的机器人大脑

深度机智坚信，通往具身AGI的正确道路，是让机器人向人类学习。

在成立伊始，团队便厘清了“具身通用智能”与“通用具身智能”的战略分野，选择了一条与当时行业主流完全不同的技术路线：不依赖真机轨迹数据来“教动作、模仿轨迹”，而是用人类数据让机器人“先理解、再行动”。

▲深度机智发布PhysBrain1.0具身基座模型

深度机智定义的人类学习路线，不是单一的数据路线，也不是传统整机路线，而是一套围绕“机器人大脑”展开的系统工程：用人类数据学习物理常识，用具身基座模型承载通用能力，再通过拟人体本体走向真实物理世界。

锚定具身AGI，大模型国家队持续发力

“深度机智从成立第一天起，就把实现具身AGI作为唯一使命。”公司创始人陈凯表示，“具身智能的具象化目标，是打造一个能像人类一样观察、理解、行动的硅基人。而人类第一视角数据，正是打开这扇门的钥匙。”

▲深度机智Prime类人精细化操作演示

公司联合创始人张翼博，进一步阐释了路线落地的关键支撑：“过去一年，团队围绕‘人类学习’路线，持续推进第一视角多模态数据、具身通用基座模型和全尺寸拟人体机器人Prime等关键链路建设，这背后是创始团队超过15年的技术积累、对大模型方向的前瞻性判断以及过去一年坚定不移的大规模投入。”

谈及公司的发展土壤，联合创始人何旭国补充：“团队的快速成长，离不开北京中关村学院、中关村人工智能研究院、中关村、海淀区以及北京市创新体系的支持。这是国家级平台赋予我们的底气和责任。”

这份底气，最终落在了一句清晰的承诺上：打造中国自主可控的具身通用基座大模型。陈凯预测，未来2-3年具身智能核心技术将迎来巨大突破，大家会看到基座模型的巨大商业价值。

记者：赵磊

编辑：张斌