近亿元Pre - A轮追加融资！眸深智能具身大模型技术突破，成本大降营收看涨

1. 眸深智能获融资，发展势头迅猛

硬氪获悉，「眸深智能」（Motion Brain）完成近亿元Pre - A轮追加融资，投资方包括中国头部物业服务公司、香港财团、产业投资平台瑾悦投资、创合汇资本以及老股东徐汇资本。这是继2026年5月3亿元Pre - A轮后，两个月内再次获投，且Pre - A+轮的近5亿融资也在交割中。今年上半年以来，「眸深智能」估值增长超10倍，是业内发展速度最快的具身大脑企业之一。

2. 团队背景与技术积累深厚

「眸深智能」成立于2025年1月，定位为全球最懂动作的自进化具身大脑公司，致力于“给10亿台机器人装原生通用大脑”。由复旦大学深度学习实验室主任陈涛教授、原英特尔中国首席科学家张益民博士与连续创业者穆泽林共同创办，核心团队有海思、英特尔、英伟达三大芯片巨头背景人士，是国内少数具备算子级适配能力的具身大模型团队。其技术积累从2022年开始，在技术路线上选择了与主流VLA不同的以动作为核心的“世界动作模型”（World Motion Model）。

3. 技术创新成果显著

从2022年起，团队发布了MLD（隐空间动作扩散模型），首次提出将动作映射到隐空间并引入扩散模型，让AI学会“无师自通”生成动作。2023年9月，又发布MotionGPT，将人体姿态拆解为约3000个“动作基元”，使机器人具备Zero - Shot泛化能力，这也是全球首个把动作做成token的具身大模型，发表于NeurIPS 2023。到2026年，团队累计发布7代模型，推出了STI - WM（时空一体世界动作模型）具身大模型，实现空间结构、时间演化、物理一致性、执行鲁棒性四维一体化统一，还降低了真机数据需求，提升了动作准确度。同时，今年3月提出的T²MB让机器人具备离线自进化能力，解决了机器人落地后返厂升级的痛点。值得注意的是，英伟达DAIR实验室在最新ARDY模型中援引了「眸深智能」的MLD与MotionGPT两项原创技术。

4. 端侧算力成本优势明显

「眸深智能」从第一代模型起同步推进模型压缩与国产芯片适配两个方向。一方面，将千亿参数级模型压缩至百亿级别，降低参数量和端侧推理延迟；另一方面，适配海思、地平线、燧原等国产芯片平台，实现低功耗、高实时、超低成本的端侧推理。这使得模型端侧推理成本从20万元降至1万元，大脑续航时间提升10倍，且精度和性能不掉点，团队还因此获得IJCAI 2025全球最佳论文奖。依托此能力，可在两周内完成具身大模型从一个本体到另一个本体的适配。

5. 自主可控与商业化进展良好

「眸深智能」创始人、CEO穆泽林表示，未来将基于国产算力芯片原生开发模型训练、推理全流程，实现技术栈完全自主可控。在商业化层面，是目前国内少数有营收的具身智能大脑公司，2025年审计回款收入千万元，2026年上半年3000万元，预计今年营收规模5000万元以上。目前客户覆盖工业检测、物业、环卫等场景，2026年第一季度已与相关企业进行机器人产品交付，还在推进与头部连锁零售集团、头部白色家电工厂的人形机器人落地场景研发。

6. 交流实录解答行业问题

以下是硬氪与穆泽林的交流实录（略经摘编）。在交流中，穆泽林解答了动作如何变成Token、动作Token组合的算力优化、具身智能领域技术路线分化看法、选择适配国产算力原因、具身智能芯片机会及产业分工等问题。他认为动作变成Token是行业卡点，通过手工标注和让模型学习动作关联实现；优化算力从数据和模型压缩两方面进行；具身智能应解决“执行层”问题；选择国产GPU是必然，团队有芯片适配优势；端侧具身芯片有机会，但现阶段聚焦“软硬协同”；未来大脑领域大概率形成“一超多强”格局。