当AI大模型在数字世界掀起波澜，另一场更深刻的变革正在物理世界悄然发生。深度智控（DeepCtrls）近日宣布完成数亿元人民币B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、光远资本、招商局创投等老股东跟投。这家专注于“物理AI”的企业，正在用自己的技术给全球能源基础设施安装一个能思考、会动手的“智慧大脑”。
融资概况：行业巨头入局，加速全球化布局
本轮融资阵容强大，既有晶科能源这样的新能源产业资本，也有国投创新、招银国际等金融资本，老股东悉数跟投。资金将主要用于三个方向：一是持续打磨核心物理AI算法与产品线，二是推动标准化产品DeepBot的规模化复制，三是加速东南亚、中东、欧美等海外市场的拓展。这意味着深度智控不再只是一家“技术公司”，而是将“物理AI全球能源基础设施重塑者”作为战略定位，从技术验证走向全球规模化落地。
值得注意的是，晶科能源的战略投资透露了关键信号：新能源产业正在主动拥抱AI能力。光伏、储能、数据中心等高能耗场景，正成为物理AI最先突破的战场。深度智控COO张雨馨透露，公司自2023年商业化以来已实现营收翻倍增长，去年成功盈利，这在物理AI领域极为罕见——大多数同行仍停留在概念验证阶段，而深度智控已经跑通了从技术到商业的完整闭环。
技术突破：让AI告别“黑箱”，真正理解物理世界
深度智控的核心壁垒在于自研的“PhyAI”物理AI引擎。与市面上常见的“诊断建议系统”不同，PhyAI将物理机理与AI深度融合，让AI真正“理解”设备底层物理特性。以往工业AI往往被诟病为“黑箱”——虽然能给出预测，但无法解释为何如此决策，导致企业不敢将其用于关键控制。深度智控攻克了这一问题：基于物理定律打底，AI的决策过程具备可解释性、确定性与可靠性，从根本上解决了“不敢用”的信任障碍。
更关键的是，深度智控实现了从L2/L3级控制向L4/L5级AI自治的代际跨越。L2/L3级系统通常只能提供建议，让人工决定；而L4/L5级系统可以自主寻优、自主决策、并直接闭环控制真实设备。这正是物理AI的终极形态——AI不仅会“思考”，还学会了“动手”。
张雨馨将这一路径与DeepSeek做了类比：DeepSeek“深度求索”聚焦数字世界的大模型逻辑推理与内容创造，代表AI的上半场；DeepCtrls“深度控制”则聚焦物理世界的自主闭环运行，代表AI的下半场。“二者共同构成了从思考到控制的完整产业闭环。”她说。
这种技术能力源于创始人李辉博士二十余年的跨领域深耕——从清华大学物理模型研究，到美国劳伦斯伯克利国家实验室的AI与能源交叉研究，李辉逐步形成了“物理+AI”的技术底色。目前，深度智控的模型基于超过30万台设备的实时运行数据持续迭代，PhyAI引擎的泛化误差已低于3%，逼近系统理论最优极限。
商业落地：从台积电到字节跳动，360+头部客户的信任投票
衡量一项工业AI技术是否“靠谱”，最直接的指标是客户名单。深度智控已服务超过360家头部企业，涵盖半导体（台积电、长鑫存储）、光通信（中际旭创）、制造（工业富联）、互联网（腾讯、字节）、新能源（宁德时代）等核心领域。这些客户对系统稳定性与控制精度的要求极高，却愿意将能源系统的“控制权”交给深度智控的AI——这本身就是最强的技术背书。
张雨馨指出，中国完整的工业体系为物理AI提供了全球独有的“训练场”。半导体车间、数据中心、新能源工厂等场景系统复杂、能耗巨大，对控制精度的要求苛刻，这恰恰是物理AI最能发挥优势的地方。“在中国超复杂场景打磨成熟的产品能力，成为我们拓展海外市场的核心优势。”她说。
2024年，深度智控启动全球化布局，产品已落地东南亚、中东、北美等十余个国家和地区。2025年，海外业务直接切入海外本土高端制造与智算中心核心场景。在绝大多数海外市场，能源系统控制仍停留在L2级专家规则阶段，深度智控的L4/L5级物理AI产品构成了显著的技术代差。
行业意义：AI下半场的“能源基础设施重塑者”
AI产业的爆发正在将能源问题推上台前。无论是大模型训练的算力中心，还是日益扩张的数据中心，都对电力供应和温控系统提出了更高要求。传统的能源管理模式已难以满足需求：要么依赖人工经验，效率低下；要么使用简单的规则控制，无法应对动态变化。
物理AI的出现，为解决这一矛盾提供了全新路径。它不再只是“节能诊断”，而是直接参与设备的实时控制与优化，让能源基础设施像“自动驾驶”一样自我调节。深度智控的战略规划是纵向覆盖全场景（最终实现L5级自主智能），横向拓展从设备端到系统级再到全域能源调度的能力，并加速全球化布局。正如张雨馨所说：“我们最终重塑的，是支撑全球产业与AI算力持续运行的能源基础设施。”
可以预见，随着物理AI技术走向成熟，能源系统将从“被动响应”走向“主动智能”。这不仅意味着能效的大幅提升，更意味着一个全新的产业赛道的开启——而深度智控，正站在这个赛道的最前沿。