近日，物理AI领域企业深度智控（DeepCtrls）宣布完成数亿元B轮融资。本轮融资由晶科能源战略投资，国投创新与招银国际联合领投，红杉中国、源码资本、光远资本、招商局创投等老股东继续跟投。资金将用于推动物理AI技术在算力与能源基础设施中的落地与重构。
希鸥网观察到，深度智控是全球较早将物理AI应用于能源领域的开创者。自2018年起，公司便确立了“机理框架+AI”的技术路线，并自主研发了PhyAI物理AI引擎。该引擎将物理机理与人工智能深度融合，使AI能够“理解”物理世界，从而解决传统AI在工业场景中“不可信、泛化弱、难迁移”的问题，确保控制决策可解释、可预测且安全可靠。
基于PhyAI引擎，深度智控推出了业内首套L4-L5级能源智能体产品矩阵，包括大型系统级DeepSYS智能体、标准化DeepBot智能体、设备端DeepChip控制模块，以及园区级DeepOS算电协同操作系统。这些产品覆盖了从设备终端控制到系统调度、从单一场景到全域协同的完整技术链条，形成了多层次的技术解决方案。
目前，深度智控的产品已应用于台积电、宁德时代、工业富联、腾讯、字节跳动等数百家全球头部企业，涵盖智算中心、半导体、新能源等核心行业。公司全球化布局也在加速推进，产品已销往东南亚、中东、北美等十余个国家，为全球算力与能源基础设施的升级提供了中国技术方案。
通过此次融资，深度智控计划进一步夯实PhyAI核心技术底座，并拓宽其在全球算力与能源基础设施中的应用边界。公司将从能效AI扩展到源网荷储及算电协同领域，持续构建AI时代全球算力与能源基础设施的智能中枢，以应对日益增长的计算和能源需求。
希鸥网认为，深度智控的融资案例反映了资本市场对物理AI在能源领域应用前景的认可。随着AI产业从数字世界向物理世界的跨越，能够实现自主优化与闭环控制的物理AI技术，正成为产业落地的重要方向。这不仅推动了算力与能源基础设施的智能化升级，也为创业者指明了技术驱动与产业深度融合的新路径。
创业者在早期应避免闭门造车。正如《创业四步法》所强调，传统产品开发流程仅适用于已知客户和成熟市场，而初创企业面对未知需求时，必须走出办公室，持续接触真实用户验证产品。深度智控在2018年便前瞻性地选择了“机理框架+AI”路线，并通过与头部企业的合作不断迭代产品，这正是“客户发展”逻辑的实践——先验证需求，再开发解决方案。
成功的企业往往能从失败中吸取教训。正如《原则》一书所指出，人们最大的缺点与最大优点互为正反面，最重要的不是避免失败，而是从失败中学习并调整做法。深度智控的创始人李辉博士曾表示，物理AI是AI落地产业的终局形态，这种对技术方向的坚定信念，正是基于对行业痛点的深刻理解。创业者应学会谦逊地承认自身不足，并通过开放的心态和持续的改进，将挑战转化为成长的机会。
此外，市场格局决定了竞争策略。根据《创业四步法》中的新兰切斯特市场份额规则，当行业龙头份额低于26%时，市场相对开放，初创企业才有正面突围的机会；否则应聚焦细分赛道。深度智控选择在能源和算力基础设施这一新兴领域深耕，避开了与巨头在成熟市场的直接竞争，通过差异化定位和长期用户教育，逐步建立了技术壁垒和客户信任。
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