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物理AI公司获晶科能源国投创新数亿融资 打造全球能源基础设施大脑

类型:热点整理2026-07-09
图源 企业 本文约2200字,建议阅读6分钟 作者丨欧雪 编辑丨袁斯来 物理AI赛道又迎来一笔重磅融资。硬氪独家获悉,深度智控(DeepCtrls)近期完成了数亿元软妹币的B轮融资,由晶科能源战略投资,国投创新、招银国际联合领投,红杉中国、源码资本、光远资本、招商局创投等老股东持续跟投。这笔资金将集

图源/企业

本文约2200字,建议阅读6分钟

作者丨欧雪

编辑丨袁斯来

物理AI赛道又迎来一笔重磅融资。硬氪独家获悉,深度智控(DeepCtrls)近期完成了数亿元软妹币的B轮融资,由晶科能源战略投资,国投创新、招银国际联合领投,红杉中国、源码资本、光远资本、招商局创投等老股东持续跟投。这笔资金将集中用于核心物理AI算法与产品线的持续研发、标准化产品DeepBot的规模化拓展,以及东南亚、中东、欧美等海外市场的进一步布局,进一步夯实其“物理AI全球能源基础设施重塑者”的技术与市场底座。

值得关注的是,深度智控(DeepCtrls)基于自研的“PhyAI”物理AI引擎,构建了业内独有的机电能源系统物理AI模型。这套思路的核心在于:将物理机理与AI深度耦合,让AI真正“理解”设备底层的物理特性,从根源上解决了工业AI“黑箱不可信”的行业痛点——这使得AI具备了可解释、可追溯、可迁移的能力,而不是像大多数方案那样,只能给出诊断建议却无法实际控制。

对比之下,行业内的工业AI大多还停留在L2/L3级的“诊断建议系统”阶段,而深度智控(DeepCtrls)已经让AI在真实环境中实现自主寻优、自主决策和闭环控制,完成了向L4/L5级AI自治的代际跨越。正如该公司COO张雨馨所说:“以DeepSeek为代表的生成式AI,大幅提升了AI在数字世界的理解与推理能力;而DeepCtrls所深耕的物理AI,则聚焦AI在真实物理世界的自动识别、自主决策、自主优化与闭环控制,是AI产业落地的终局形态。”

这里其实有个有趣的巧合——DeepCtrls的名字与物理AI技术路线,早在2018年公司成立之初就已确立,并非为了蹭热点。“DeepSeek聚焦数字世界的‘深度求索’,攻克的是大模型的逻辑推理与内容创造,让AI拥有‘思考的能力’,代表AI的上半场;DeepCtrls则聚焦物理世界的‘深度控制’,攻克的是工业能源系统的自主闭环运行,让AI拥有‘动手的能力’,开启AI下半场。”张雨馨进一步解释,二者共同构成了AI从思考推理到实体控制的完整产业闭环。

这一技术路线并非空中楼阁,而是源于创始人李辉博士二十余年的跨领域深耕。从在清华大学深耕物理模型研究,到在美国劳伦斯伯克利国家实验室从事AI与能源的交叉研究,李辉逐步形成了“物理+AI”的技术路径,也为后续的产品研发与产业化奠定了坚实基础。

在张雨馨看来,中国完整且复杂的工业体系,为物理AI提供了全球独有的训练与验证环境。半导体、新能源、数据中心等行业不仅系统复杂、能耗高,而且对控制精度与系统稳定性的要求也极高。这些场景既是过往技术路线难以突破的领域,也成了物理AI最早实现规模化商业闭环落地、最容易跑出技术壁垒的产业场景之一。

与不少仍处于概念与试点验证阶段的物理AI企业不同,深度智控(DeepCtrls)自2023年商业化以来,已连续多年保持营收翻倍增长,去年更实现了规模化盈利,率先跑通了物理AI的商业闭环。其增长结构呈现出头部客户复购、标准化产品放量、智算中心与海外市场爆发的多轮驱动特征。

数据显示,深度智控(DeepCtrls)已服务超过360家头部企业客户,包括台积电、长鑫存储、中际旭创、工业富联、腾讯、字节、宁德时代等头部集团企业。海量、高复杂度场景打磨出的技术能力,逐步形成了海外企业难以复刻的壁垒。目前,其模型基于超过30万台设备的实时运行数据持续迭代,最终炼出的PhyAI物理AI引擎,模型泛化误差低于3%,逼近系统理论最优极限。

这种在国内超复杂场景中打磨验证成熟的产品能力,正是拓展海外市场的核心优势。2024年,深度智控(DeepCtrls)启动全球化布局,产品快速落地东南亚、中东、北美等十余个国家和地区,2025年海外业务已直接切入海外本土高端制造与智算中心核心场景。

硬氪:海外业务核心竞争力是什么?未来全球化布局有什么规划?

张雨馨:一是物理AI的技术代差优势。海外绝大多数能源系统控制仍停留在L2级专家规则阶段,而我们的物理AI产品经过头部客户复杂场景打磨成熟,具备自主寻优和闭环控制能力,因此在进入全球市场时具备明显的技术优势。二是海外智算中心市场需求的高速爆发,而能源与温控正成为新的增长瓶颈,这为物理AI产品带来了广阔的市场机会。未来我们会继续巩固东南亚市场,重点布局中东、北美等高价值市场,推动物理AI更深入地进入全球能源基础设施核心场景。

硬氪:行业大多数工业AI还停留在概念验证或试点阶段,深度智控是极为稀缺的实现规模化应用且盈利的物理AI企业,核心原因是什么?

张雨馨:核心源于物理AI的底层技术。我们构建了机电能源系统的物理AI模型,将物理机理深度融入AI,并最终实现L4/L5级自主闭环控制。一方面,物理定律打底让AI的决策过程具备可解释性、确定性与可靠性,解决了工业场景“黑箱不可信、不敢用”的落地障碍;另一方面,物理AI模型具备强泛化性,无需在每一个新场景从零积累数据与建模,可跨设备、跨系统、跨场景迁移复制,因而自然能跑通规模化商业闭环。

硬氪:未来几年公司的战略重点是什么?

张雨馨:AI产业的发展,正在将能源问题推向前所未有的重要位置。从Deep Learning到Deep Reasoning,再到Deep Controls,AI正在经历一次从数字认知向物理闭环控制的能力跃迁。深度智控(DeepCtrls)正在做的,是让AI不仅能够理解世界,也能够安全、可靠地优化控制真实系统。因此,我们的战略将始终围绕“物理AI能源基础设施重塑者”的定位展开:第一是纵向持续深耕PhyAI物理AI引擎,实现全场景覆盖,所有产品最终实现L5级自主智能;第二是横向拓展能力与价值,从即插即用的设备端AI控制模块,到系统级优化控制,再到算电协同与源网荷储一体化的全域能源调度;第三是加速全球化布局,我们最终重塑的,是支撑全球产业与AI算力持续运行的能源基础设施。

来源:https://36kr.com/p/3887726503688968

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