半年三輪數(shù)億融資，深樸智能要把具身機器人送進千家萬戶

沒有保潔人員穿梭的身影，只有設(shè)備運轉(zhuǎn)的微響回蕩在酒店走廊。
一臺機器人正在客房內(nèi)，熟練地整理床鋪、擺放枕頭……曾經(jīng)只存在于科幻小說的場景，即將在2026年底成為現(xiàn)實。
這臺機器人來自深樸智能，即將正式入駐北京某高端酒店。

近日，通用具身智能機器人企業(yè)「深樸智能」宣布完成新一輪融資，融資金額達數(shù)億級別。本輪融資由線性資本、普華資本領(lǐng)投，老股東鈞山資本、順為資本、BV百度風(fēng)投持續(xù)加碼。據(jù)悉，本輪融資資金將重點投入具身機器人大腦與本體研發(fā)。

值得注意的是，這是半年內(nèi)深樸智能的第三輪數(shù)億元融資。

不同于一般的具身智能企業(yè)大秀某項單點技術(shù)，深樸是圍繞著“模型-數(shù)據(jù)-本體-場景”建立閉環(huán)，從酒店、康養(yǎng)等類家庭場景出發(fā)，逐步逼近終極的家庭場景。這種系統(tǒng)化的全棧閉環(huán)能力，正是深樸在群雄逐鹿的2026年筑起的第一道競爭壁壘——在技術(shù)迭代極快的當(dāng)下，單點領(lǐng)先極易被對齊，唯有體系化的落地能力難以被復(fù)制。

“具身智能正處在從技術(shù)探索走向規(guī)模化應(yīng)用的關(guān)鍵節(jié)點。我們堅持以真實場景為牽引，構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)閉環(huán)與模型迭代體系，讓機器人真正成為物理世界的智能基座。”深樸智能創(chuàng)始人兼CEO李曉飛表示。

深樸智能的半年三融，也說明了資本依然押注市面上稀缺的系統(tǒng)化能力，一支把技術(shù)送進場景、再從場景中長出產(chǎn)品的團隊更有無限可能。

01從自動駕駛到具身智能，打造全棧能力再創(chuàng)業(yè)

“具身智能的2025年特別像自動駕駛的2017年-2018年。資本市場火熱，技術(shù)能力仍在爬坡，產(chǎn)品化都處于早期。”李曉飛說，“但接下來具身智能會進到細分賽道，遍地都是產(chǎn)業(yè)生態(tài)機遇，這是不容錯失的黃金階段。”

因此2025年中，李曉飛投身具身智能大潮，創(chuàng)立深樸智能。

但李曉飛下場具身智能，卻不只因為技術(shù)熱。他曾完整經(jīng)歷自動駕駛的技術(shù)產(chǎn)業(yè)化周期。這樣的創(chuàng)業(yè)背景，決定了他看待具身智能熱潮的角度。

李曉飛是典型的清華派創(chuàng)業(yè)者，本科和博士就讀于清華汽車系，師從自動駕駛領(lǐng)域泰斗李克強院士。他博士期間的主要研究方向是AI與自動駕駛結(jié)合，是國內(nèi)最早一批將深度學(xué)習(xí)圖像檢測、圖像視頻跟蹤等方法應(yīng)用到自動駕駛中的研究者之一。

深樸智能創(chuàng)始人兼CEO李曉飛

畢業(yè)后，他與師兄弟共同創(chuàng)立自動駕駛公司「智行者」，作為聯(lián)創(chuàng)先后做過技術(shù)、產(chǎn)品、業(yè)務(wù)等工作，經(jīng)歷了自動駕駛和機器人從實驗室走向細分場景、再進入產(chǎn)品化與量產(chǎn)階段的全過程，完整經(jīng)歷了一輪技術(shù)產(chǎn)業(yè)化周期，并積淀足夠的創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗與方法論。

李曉飛深知，技術(shù)熱和資本熱往往先于產(chǎn)品成熟到來，真正決定公司能否跑出來的，是能否在正確時間進入正確場景。

“具身智能里做demo比較簡單，真正困難的是把demo變成產(chǎn)品，變成商品。”李曉飛說，單點技術(shù)遠遠不夠，我們需要判斷模型是否能支撐真實任務(wù)，數(shù)據(jù)是否能夠在作業(yè)過程中持續(xù)回流，產(chǎn)品是否能精準(zhǔn)定義，場景是否能夠商業(yè)化推廣。

因此，深樸一開始就圍繞具身機器人的全棧能力配置團隊。

李曉飛將團隊所需能力大致分成三類：一是AI native人才，承擔(dān)模型和前沿能力研發(fā)；二是自動駕駛?cè)瞬牛撠?zé)系統(tǒng)能力與數(shù)據(jù)閉環(huán)；三是來自機器人產(chǎn)業(yè)鏈的人才，更熟悉產(chǎn)品定義、研發(fā)、生產(chǎn)、銷售和服務(wù)。

圍繞具身智能所需的復(fù)合能力，深樸智能組建起了一支罕見的創(chuàng)業(yè)“夢之隊”——這支團隊橫跨AI、自動駕駛與機器人三個領(lǐng)域，每一位核心成員都在各自賽道上經(jīng)歷過從0到1、從實驗室到規(guī)模化落地的完整周期。

技術(shù)副總裁李明磊本碩博畢業(yè)于中科大，是中科大與微軟亞研院聯(lián)合培養(yǎng)博士，長期深耕手勢識別、視頻語義分割與多模態(tài)大模型等前沿方向，曾任微軟云資深研究員，主導(dǎo)多模態(tài)圖文智能理解全棧研發(fā)，成果規(guī)模化落地微軟Azure、Office、Windows等十億級用戶平臺，加入深樸后帶隊斬獲NeurIPS 2025 Behavior-1k挑戰(zhàn)賽季軍，同時主導(dǎo)端到端研發(fā)體系建設(shè)，打通數(shù)據(jù)鏈路、模型訓(xùn)練、推理部署與系統(tǒng)評測各環(huán)節(jié)。

首席科學(xué)家王家偉就讀于中科大少年班與微軟亞研院，博士階段深耕大語言模型、智能體與強化學(xué)習(xí)方向。博士期間他曾在DeepSeek、字節(jié)跳動Seed團隊及微軟亞研院擔(dān)任核心研究員，親歷并深度參與了國內(nèi)頂尖大模型從0到1的研發(fā)全程——這些經(jīng)歷，讓他對模型能力的邊界與突破路徑有著遠超同齡人的第一手判斷力。

產(chǎn)品副總裁張迪擁有中科院微電子碩士背景，既懂技術(shù)又懂產(chǎn)品，深耕機器人產(chǎn)品線逾十年。他曾任知名科技公司產(chǎn)品線總負責(zé)人，先后開創(chuàng)了航拍無人機、水下機器人、清掃機器人等多個全新品類，每一款都是從零定義、從無到有——負責(zé)產(chǎn)品累計出貨量超10萬臺，驗證了他將技術(shù)創(chuàng)新真正轉(zhuǎn)化為市場規(guī)模的能力。

團隊結(jié)構(gòu)背后，是李曉飛對具身智能壁壘的獨到判斷。

“具身智能的核心壁壘會是模型，是本體，還是數(shù)據(jù)采集？我覺得可能都不是，”李曉飛認為，技術(shù)迭代太快，單點領(lǐng)先很容易被拉齊。“某項單點技術(shù)出來領(lǐng)先三個月，之后就沒了領(lǐng)先度。”

李曉飛認為，真正難以被競爭對手快速復(fù)制的，是這兩種能力。一是“模型—數(shù)據(jù)—本體—場景”的閉環(huán)能力，二是機器人進入真實場景后持續(xù)積累真機作業(yè)數(shù)據(jù)的能力。前者決定技術(shù)能否真正落地，后者決定系統(tǒng)能否持續(xù)進化。

02押注具身Scaling Law，跑通“模型-數(shù)據(jù)-本體-場景”閉環(huán)

李曉飛所說的兩種能力，也指向具身智能真正的分水嶺——機器人的能力能否被規(guī)模化復(fù)制，也是過去一年行業(yè)熱議的話題：物理世界里的機器人，是否也存在Scaling Law？

這像大語言模型一樣，具身智能模型也可以通過增加數(shù)據(jù)量、模型參數(shù)或計算量，可預(yù)測地提升模型表現(xiàn)，從而提升機器人的表現(xiàn)。去年，具身智能獨角獸Generalist發(fā)布Gen-0，讓行業(yè)看到了在具身智能領(lǐng)域存在Scaling Law的可能性。

讓李曉飛感到興奮的是，近期Gen-1的發(fā)布。

基于50萬小時數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練，Gen-1讓機器人在手機入殼、折疊紙箱等精細任務(wù)上把成功率從64%提到99%，徹底驗證了物理世界的Scaling Law。“這種基于Scaling Law的模型和數(shù)據(jù)，讓機器人能把某些任務(wù)做到非常好的效果，這就非常接近量產(chǎn)的水平。”李曉飛表示。

在技術(shù)路徑上，深樸和Generalist十分相似，都會使用跨本體的數(shù)采和多模態(tài)具身大模型，試圖證明機器人能力的提升，不只是靠規(guī)則編排，而是靠模型和數(shù)據(jù)持續(xù)擴展。

基于對技術(shù)的思考，李曉飛和深樸智能構(gòu)建了“1+2+N”產(chǎn)品戰(zhàn)略。“1”代表著一套具身模型底座，“2”代表著兩條數(shù)據(jù)管路，“N”代表著逐步解鎖的酒店、康養(yǎng)、家庭等N個場景。

模型層面，團隊創(chuàng)新性地構(gòu)建了一套分層記憶增強的智能體架構(gòu)，結(jié)合自主研發(fā)的世界動作模型與端到端VLA，顯著提升機器人復(fù)雜長程任務(wù)規(guī)劃能力、跨本體零樣本適配能力，以及非標(biāo)場景下的操作泛化與指令遵循能力。該模型架構(gòu)助力公司成為國內(nèi)首家在李飛飛教授舉辦的B-1K挑戰(zhàn)賽中斬獲全球前三的具身智能企業(yè)。

在數(shù)據(jù)層面，深樸智能自研了低成本、高精度的純視覺UMI + Ego數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，并圍繞這一系統(tǒng)構(gòu)建了“冷啟動”與“熱循環(huán)”兩條數(shù)據(jù)管路，實現(xiàn)真實場景多模態(tài)數(shù)據(jù)的大規(guī)模采集。其中，“冷啟動”指在機器人進入真實場景之前，通過大規(guī)模真實操作采集訓(xùn)練數(shù)據(jù)，為模型打下堅實基礎(chǔ)。李曉飛透露，預(yù)計今年這條管路將積累幾十萬小時的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

而“熱循環(huán)”則指機器人入場作業(yè)后，持續(xù)采集其自主運行過程中的真機數(shù)據(jù)——尤其是邊緣案例與失敗案例——并將這些數(shù)據(jù)高效回傳，驅(qū)動模型進行持續(xù)微調(diào)與強化學(xué)習(xí)。兩條管路共同構(gòu)成了深樸智能完善的真機作業(yè)數(shù)據(jù)閉環(huán)。

“冷啟動是真實場景的數(shù)采，熱循環(huán)是真機的作業(yè)數(shù)據(jù)反饋。”李曉飛表示，這一閉環(huán)使機器人進入場景后能夠源源不斷地將真實作業(yè)經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為模型能力，既強化了具身模型本身，推動模型-數(shù)據(jù)-本體-場景的能力迭代，也沉淀為深樸智能的核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

這一機制的價值，根源在于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集方式的先天局限：一旦條件和輸入方式固定，系統(tǒng)所喂給模型的數(shù)據(jù)往往被鎖定在有限的分布范圍內(nèi)。然而，機器人在真實物理世界運行時不可避免地會遭遇“分布外”的邊緣情況與失敗場景——恰恰是這些數(shù)據(jù)，才是驅(qū)動機器人持續(xù)進化的寶貴素材。

這一挑戰(zhàn)在家庭這類非結(jié)構(gòu)化場景中尤為突出：不同家庭在家具擺放、清潔標(biāo)準(zhǔn)、個人習(xí)慣等方面天差地別，通用化幾乎無從實現(xiàn)。

深樸智能的策略，是以酒店、康養(yǎng)等“類家庭場景”為前期積累陣地，讓機器人在真實環(huán)境中經(jīng)歷、反饋、迭代，逐步夯實數(shù)據(jù)閉環(huán)與模型能力，再以此為跳板，向終極的家庭場景延伸。這一“越用越智能、越交付越高效”的技術(shù)與商業(yè)雙重飛輪，正是深樸智能構(gòu)建核心壁壘的底層邏輯。

03劍指家庭場景，酒店成為第一塊訓(xùn)練場

深樸智能一直有一個明確的終點：家庭。但機器人進入家庭場景，目前還有諸多技術(shù)卡點，存在系統(tǒng)性難題，并不適合創(chuàng)業(yè)公司正面切入。

首先解決的是，如何去做機器人的能力升級？

李曉飛認為，具身智能機器人的能力升級，有三條路徑：一是依賴大規(guī)模堆積仿真、合成數(shù)據(jù)和第一人稱視頻數(shù)據(jù)，直至“暴力出奇跡”，但這是小概率事件；二是從工業(yè)場景切入；三是從類家庭走向家庭。

相比之下，機器人進工業(yè)場景的門檻低，因為任務(wù)清晰、工位固定，工業(yè)場景屬于結(jié)構(gòu)化場景，是目前大多數(shù)具身智能的廠商進攻的重點方向，但在能力及數(shù)據(jù)遷移方面可能會受到不同場景、不同任務(wù)和不同物品等各個維度的限制。

“之前自動駕駛創(chuàng)業(yè)時乘用車L2的量產(chǎn)，也是行業(yè)不太愿意選擇的路徑，因為毛利低，任務(wù)重，難度大。但把難而正確的事做到，未來生態(tài)位的價值會越來越大。”李曉飛說。

這次具身智能創(chuàng)業(yè)，李曉飛同樣堅持“難而正確”的選擇：從類家庭切入，逐步走向家庭。特定類家庭場景中的特定任務(wù)，可類比于L2，復(fù)雜家庭場景中的開放任務(wù)，可類比于L4。

深樸智能最先鎖定酒店這個類家庭場景，成為其機器人的第一塊訓(xùn)練場。

酒店帶有居家屬性：房間、床鋪、衛(wèi)生間、布草、清潔、收納、基礎(chǔ)服務(wù)等任務(wù)與家庭環(huán)境高度相似。但和真正的家庭場景相比，酒店的空間、作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)都更穩(wěn)定，更容易拆解成SOP工序，有助于人機協(xié)作。這種環(huán)境更適合機器人訓(xùn)練和驗證閉環(huán)。

而且，在與酒店集團最早接觸時，李曉飛發(fā)現(xiàn)酒店客戶有著最現(xiàn)實的痛點——人力成本。尤其是在海外市場，酒店業(yè)的人力成本居高不下并持續(xù)上升，導(dǎo)致招聘困難。

據(jù)Actabl行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，2025年美國酒店每間已售客房的勞動力成本從42.82美元升至48.32美元，同比激增12.8%。對酒店來說，這筆持續(xù)上升的成本支出，加速了酒店業(yè)評估商用自動化清潔設(shè)備，以及具身智能機器人在客房保潔場景落地的可行性。

但人力成本，并不是酒店引入機器人的唯一原因。

對酒店業(yè)來說，機器人帶來的價值不只是降本，還能提質(zhì)——機器人能實現(xiàn)更標(biāo)準(zhǔn)化地執(zhí)行任務(wù)。比如馬桶、床鋪、布草更換等區(qū)域，與住客直接接觸，機器人替代人工，一方面能實現(xiàn)100%按照標(biāo)準(zhǔn)流程來作業(yè)，另一方面重塑了酒店業(yè)的服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)。

目前，深樸智能與中旅酒店集團及其他高端酒店品牌達成戰(zhàn)略合作，共同打造酒店場景具身服務(wù)機器人；與香港理工大學(xué)及唯港薈教學(xué)酒店聯(lián)合制定酒店具身智能服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，攻克動態(tài)環(huán)境中的精細作業(yè)難題，同步布局香港及海外市場的數(shù)據(jù)合規(guī)框架，深度研究人機協(xié)作最佳模式。

與此同時，深樸智能還在推進海外的相關(guān)認證。“在歐美、香港、新加坡等地區(qū)，服務(wù)業(yè)人口紅利已經(jīng)明顯減弱，用工荒更嚴(yán)重，勞動關(guān)系更復(fù)雜，”李曉飛表示，這些地區(qū)的消費能力更好，因此產(chǎn)品定價甚至可達國內(nèi)的2倍，毛利更高。在未來幾年，出海都會是深樸智能的主旋律。

當(dāng)前，深樸智能的機器人處于工程驗證階段，正以每月一代的速度持續(xù)迭代機器人本體。

李曉飛計劃，接下來2026年的重點是繼續(xù)打磨樣機，將在Q2面向重點客戶場景中做POC（場景驗證），并在年內(nèi)逐步走向批量交付。2027年，深樸智能將推出海外版本，以及面向康養(yǎng)及家庭種子客戶的試用版本。

在李曉飛的設(shè)想中，深樸智能的長期愿景是做出讓人類生活變得更簡單的硅基伙伴。他計劃用未來5-10年的周期，真正把具身機器人的技術(shù)磨成產(chǎn)品，磨成商品，讓機器人最終走進千家萬戶。“深樸出售的并不是一款機器人，而是被解放的時光：當(dāng)媽媽不再彎腰擦地，當(dāng)孩子有人陪搭積木，當(dāng)老人服藥有人準(zhǔn)時遞送……這些平凡時刻的光亮，才是具身智能的星辰大海。”

這也對應(yīng)了“深樸”名字本身的含義。Simple AI，取自“簡單”之意，中文音譯成“深樸”。“深”指向技術(shù)，“樸”指向結(jié)果——用更高深的技術(shù)，去解決更樸素的問題，讓復(fù)雜的能力最終以更簡單的方式進入日常，重新塑造一種有用、有趣、有尊嚴(yán)的生活方式。

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