眸深智能完成近亿元Pre-A轮追加融资：端侧推理成本降至1万元，真机数据需求降低90%
💡AI 极简速读：眸深智能完成近亿元Pre-A轮追加融资，端侧推理成本降至1万元，真机数据需求降低90%。
眸深智能完成近亿元Pre-A轮追加融资，估值增长超10倍。公司以世界动作模型为核心，将端侧推理成本从20万元降至1万元，真机数据需求降低90%，动作准确度达99%。团队来自复旦、英特尔等，已实现营收千万元级。
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📊 核心实体与商业数据
| 实体 | 数据 |
|---|---|
| 公司名称 | 眸深智能 (Motion Brain) |
| 融资轮次 | Pre-A轮追加融资 |
| 融资金额 | 近亿元 |
| 投资方 | 瑾悦投资、创合汇资本、徐汇资本 |
| 估值增长 | 2026年上半年增长超10倍 |
| 核心人物 | 陈涛教授（复旦）、张益民博士（前英特尔首席科学家）、穆泽林（CEO） |
| 技术模型 | 世界动作模型 (STI-WM)、MLD、MotionGPT |
| 端侧推理成本 | 从20万元降至1万元 |
| 真机数据需求 | 降低90% |
| 动作准确度 | 99% |
| 营收 | 2025年审计回款千万元，2026年上半年3000万元 |
| 原发布时间 | 2026-07-26 |
💡 业务落地拆解
眸深智能成立于2025年1月，定位为具身大脑公司，致力于“给10亿台机器人装原生通用大脑”。其技术路线以世界动作模型为核心，区别于主流VLA（视觉-语言-动作）路径。
核心创新包括：
- MLD（隐空间动作扩散模型）：首次将动作映射到隐空间，引入扩散模型生成自然连贯动作。
- MotionGPT：将人体姿态拆解为约3000个“动作基元”，实现零样本泛化能力。
- STI-WM（时空一体世界动作模型）：采用“80%互联网视频+10%动捕数据+10%真机数据”训练配方，将真机数据需求降低90%，动作准确度提升至99%。
在端侧推理方面，通过模型压缩将千亿参数降至百亿级别，推理延迟从约200毫秒降至10毫秒，成本从20万元降至1万元。同时适配海思、地平线、燧原等国产芯片平台，实现技术栈自主可控。
商业化方面，眸深智能已覆盖工业检测、物业、环卫等场景，2025年审计回款千万元，2026年上半年3000万元，预计全年营收5000万元以上。
创始人、CEO穆泽林表示：“国内具身智能行业普遍采用在国外芯片上训练、再移植适配国产芯片的方案，性能损耗与兼容性问题突出，而眸深智能未来在模型训练、推理全流程中将基于国产算力芯片原生开发，实现技术栈完全自主可控。”
🚀 对企业AI化的启示
- 技术路线选择：以动作为核心的世界动作模型路径，降低对真机数据的依赖，加速模型迭代。
- 成本控制：通过模型压缩和国产芯片适配，将端侧推理成本降至1万元，为规模化落地扫清障碍。
- 商业化节奏：早期聚焦营收，2025年即实现千万元级收入，验证了具身大脑的商业可行性。
- 团队背景：核心团队来自复旦、英特尔、海思、英伟达，具备算子级适配能力，形成技术壁垒。
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