一句话看懂：物理AI初创「深度智控」完成数亿元B轮融资，由晶科能源、国投创新、招银国际等领投。其核心产品是自研的“PhyAI”引擎，能将物理机理与AI深度耦合，实现工业能源系统的自主优化与闭环控制，从“诊断建议”跨越到L4/L5级自动控制，目前已在台积电、腾讯、宁德时代等360余家头部客户落地，去年实现规模化盈利。
事件核心：发生了什么
深度智控（DeepCtrls）宣布完成数亿元人民币B轮融资。本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、源码资本等老股东持续跟投。资金将用于物理AI算法研发、标准化产品“DeepBot”规模扩展，以及东南亚、中东、欧美等海外市场布局。
公司核心技术是自研的“PhyAI”物理AI引擎。与常见的“黑箱”AI不同，PhyAI将物理机理（如热力学、流体力学）融入模型训练，使得AI能理解设备底层物理特性，做出的决策具备可解释性与可追溯性。公司COO张雨馨介绍，目前产品已实现从市场主流的L2/L3级诊断控制，向L4/L5级自主寻优、自主决策、闭环控制的代际跨越。其模型基于超30万台设备的实时运行数据持续迭代，泛化误差低于3%，逼近系统理论最优极限。
商业化进度方面，截至融资时，深度智控已服务超360家头部客户，包括台积电、长鑫存储、工业富联、腾讯、字节、宁德时代等。公司自2023年商业化以来，连续多年营收翻倍，去年已实现规模化盈利。2024年起启动全球化布局，产品已落地东南亚、中东、北美等十余个国家和地区。
为什么重要
这则融资案例揭示了工业AI赛道的一个关键转折点：物理AI正在从概念验证阶段，进入大规模商业化落地与盈利阶段。目前行业主流仍停留在“诊断建议系统”阶段，机器只能提供分析报告，无法直接控制系统执行。深度智控的突破在于，它实现了AI对真实机电系统的闭环控制——AI直接发出指令给空调、水泵、冷机等设备，动态调节能耗，这解决了“不敢用、不可信”的核心落地障碍。
从技术路线看，该案例表明“物理机理+深度学习”的融合路径具备工程可行性。中国复杂且完整的工业体系（半导体、数据中心、新能源等）为物理AI提供了全球独有的训练环境。模型的跨设备、跨系统泛化能力，使得它不易被海外同行复刻，形成了技术代差——张雨馨指出，海外大多数能源系统控制仍停留在L2级专家规则阶段，而深度智控已具备L4/L5级自动化能力。
此外，能源与AI算力的耦合是另一个重要维度。随着大模型带来的算力需求爆发，智算中心的温控与能耗成为增长瓶颈。深度智控的落地场景恰好覆盖了智算中心，这使其不仅是能源优化工具，更是AI基础设施的一部分。
对用户/开发者/创作者的影响
对于企业采购决策者（尤其是半导体、数据中心、新能源、大型楼宇运营商）：这意味着现在有可验证的物理AI产品，可以直接接入现有能源管理系统，实现自动化节能降本。其L4/L5级闭环控制意味着不再需要人工干预实时调参，有可能显著降低运维人力成本。台积电、字节等头部客户的复购，是产品可靠性的可核查凭证。
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对于AI行业从业者与开发者：深度智控的路线展示了“物理AI”这一细分方向的商业可行性，即不是所有问题都需要大语言模型解决。对于涉及真实物理系统的场景（如设备控制、能源优化、机器人），将物理机理融入模型训练，反而比纯数据驱动更易获得可解释性与低泛化误差。这类产品的API形式通常是“控制指令+传感器数据”，而非文本生成，这提示了AI落地的另一种产品形态。
对于投资人与产业观察者：该案例提供了工业AI从“项目制”走向“产品化”的参考。公司推出的标准化产品“DeepBot”意味着它不再依赖定制化项目，而是可复制、可规模化部署。目前公开信息显示，其海外收入与客户结构尚未详细披露，但2025年已切入海外本土高端制造与智算中心核心场景，这是后续需关注的关键增长点。
值得关注的后续
- 标准化产品DeepBot的定价与落地节奏： 这是公司战略强调的规模化方向。如果DeepBot能像SaaS模块一样即插即用，降低企业采购门槛，将直接影响潜在市场空间。竞争对手（如霍尼韦尔、西门子的能源管理产品）是否有跟进计划值得观察。
- 海外市场扩展的实质性进展： 虽然公司已落地十余个国家，但海外项目是否具备与国内一样的自主控制能力，以及应对不同地区电网、气候法规的适配能力，需要更多项目案例验证。
- 智算中心场景的占比与增长： 随着AI训练和推理需求持续增长，智算中心的温控能耗问题只会越来越突出。深度智控能否在腾讯、字节等已有客户基础上，拿到更多智算中心的新建或改造合同，是其营收翻倍能否持续的关键。
来源：36氪 · 24小时热榜
