Deepwise, 두 펀딩 라운드에 걸쳐 수억 달러 조성; 물리적 AI 시장 가속화.
물리 AI는 차세대 인공지능의 핵심 전략적 방향이자 글로벌 기술 경쟁의 치열한 최전선입니다. 업계는 현재 중요한 병목을 직면하고 있습니다: 범용 기초 모델의 부재, 높은 구현 비용, 약한 일반화 능력. 국내 자율적이고 제어 가능한 물리 AI 기초 모델 구축은 산업 발전의 필수 요건이 되었습니다.
물리 AI 분야의 선도 기업인 Deep Insight는 "인간 학습" 원천 기술 로드맵을 개척했고, 업계 최고 수준의 풀스택 R&D 팀을 활용하여 창립 단 1년 만에 데이터, 모델, 온톨로지, 응용 전반에 걸쳐 완전한 상용화를 달성했습니다. 핵심 기술 개발은 비교 가능한 미국 프로젝트보다 거의 1년 앞서 있으며, 어려운 구현이라는 업계의 공통된 문제에 대한 실행 가능한 솔루션을 제공합니다. 모든 제품 라인이 현재 상업 주문을 창출하고 있으며, 누적 계약 가치가 수천만 위안을 초과하여, 해당 분야에서 가장 빠르게 착륙한 풀스택 기술 기업 중 하나로 자리잡았습니다.
Deep Insight는 최근 수억 위안 규모의 신규 펀딩 라운드를 발표했습니다. 이번 라운드는 China Life Long Triangle S&T Innovation Fund가 주도하고, 기존 주주인 Puhua Capital과 Chengtong S&T Innovation Fund의 지속적인 투자, 그리고 Blue Lake Capital, BEYONDSOFT, Panggu Venture Capital, Zhaohui Capital, Caixin Capital, Daohe Long-term Investment, Yigao Capital, Mingde Capital 등의 시장 및 산업 자본 참여로 이루어졌습니다. 동사는 수십 개 기관의 주목과 참여를 끌어냈으며, 차기 펀딩 라운드는 현재 최종 단계에 있습니다.
이는 Deep Insight의 기술 로드맵과 구현 능력에 대한 강한 자본 검증, 그리고 보다 광범위한 업계 트렌드를 시사합니다: 기초 원천 기술이 주도하는 실용적인 구현 경로가 물리 AI의 핵심 발전 방향이 되고 있습니다.
2024년 말, 창립자 Chen Kai는 처음으로 "인간 학습" 원천 기술 로드맵을 정의했습니다. 2025년 10월 10일, 동사는 "By Humans, Beyond Humans" 범용 구체화 인텔리전스 로드맵을 공개하여 세 가지 핵심 전략을 수립했습니다: "인간 데이터를 출발점으로, 모션 모델링을 중심으로, AI를 위해 설계된 로봇."
세상을 인지하고 기록하는 것에서부터 물리 법칙을 이해하는 것, 현실 업무를 수행하는 것까지—Deep Insight의 풀스택 자체 개발 시스템은 물리 AI 스케일링을 위한 완전한 영점 이상의 실행 경로를 수립합니다.
데이터는 물리 AI의 핵심 반복 연료이자 오랫동안의 업계 병목입니다. 시뮬레이션 데이터는 저렴하지만 현실과 괴리가 있고, 실제 로봇 데이터는 고품질이지만 비용이 높고 시나리오가 제한적입니다—둘 다 범용 기초 모델 훈련을 지속할 수 없습니다.
2024년 말, Chen Kai는 "인간 데이터를 출발점으로" 기술 방향을 수립했습니다. 2025년 6월, 동사는 1세대 자체 개발 헤드마운트 데이터 수집 장치를 완성했으며, 헤드마운트 센싱과 허리 착용 메인 컨트롤 유닛을 결합한 모듈식 인체공학 설계를 특징으로 하여 대규모 실제 데이터 수집을 시작했습니다. 그 설계 접근 방식과 배포 속도는 미국 Scale AI의 비교 가능한 장비보다 거의 1년 앞서 있으며, 그 1인칭 데이터셋 계획은 NVIDIA의 공개 발표 EgoScale 프로젝트보다 선행했습니다.
수백 개의 실제 시나리오에 걸친 개선을 거쳐 이 장치는 착용감과 수집 효율성에서 상당한 개선을 달성했습니다. 업계는 최근에야 1인칭 데이터에 초점을 맞췄지만, Deep Insight는 이미 여러 번의 하드웨어 반복과 시나리오 검증을 완료했습니다.
동사는 수만 시간의 DeepAct 멀티모달 1인칭 인간 데이터를 구축했으며, 중국의 10개 이상 도시와 수백 개의 실제 시나리오에 걸쳐 있습니다. Deep Insight는 진정한 범용 구체화 AI 기초 모델이 훈련을 위해 수천만 시간의 고품질 인간 데이터를 필요로 한다고 봅니다. 동사는 동시에 백만 규모의 컴퓨팅 인프라를 발전시키고 수천만 시간의 고품질 인간 데이터 비축을 계획하고 있습니다.
이 목표를 추구하면서 Deep Insight는 최근 Insta360과의 전략적 파트너십을 수립했으며, 파노라마 이미징 및 공간 인식 분야의 전문성을 활용하여 물리 AI의 기초 데이터 생태계 스케일링을 가속화하고 있습니다.
"모션 모델링을 중심으로"를 기반으로, Deep Insight는 물리 상식, 공간 추론, 월드 모델, 민첩한 조작에 걸친 다차원 조정 모델 기술 매트릭스를 구축했으며, 7개의 주요 국제 벤치마크 전반에 걸쳐 종합적으로 선도하고 있습니다.
2026년 3월, Deep Insight는 PhysBrain 1.0 구체화 범용 인텔리전스 기초 시스템을 공개했으며, 미국 Generalist AI의 GEN-1보다 1주일 먼저 출시되었고, 그 핵심 기술 프레임워크는 Physical Intelligence의 플래그십 모델 π0.7에 의해 공개적으로 인용되었습니다.
팀은 최근 주요한 제로샷 일반화 돌파구를 달성했습니다: 특화된 실제 로봇 훈련이나 시뮬레이션 데이터 주석 없이, 로봇은 인간 조작 데이터로부터의 사전 훈련 능력만을 사용하여 자율적으로 새로운 작업을 완료할 수 있습니다. 이는 완전히 자체 개발된 기술 시스템 하에서 인간 데이터로부터 실제 로봇 실행까지의 완전한 파이프라인의 첫 국내 시연을 표시하며, 인간 데이터가 로봇이 "세상을 이해"하도록 도울 수 있고 실행 능력으로 직접 변환될 수 있음을 증명하여, 물리 AI 비용 절감 및 배포의 핵심 장애물을 제거합니다.
"AI를 위해 설계된 로봇"에 따라, Deep Insight는 하드웨어의 모든 측면—구조적 비율, 자유도 구성, 제어 로직—을 AI 모델을 위해 구체적으로 설계했으며, 깊은 소프트웨어-하드웨어 통합을 통해 고정밀, 저지연 모션 매핑을 달성합니다.
2025년 9월, 동사는 Prime을 출시했으며, 이는 풀사이즈 휴머노이드 로봇이자 세계 최초의 산업급 완전 자율 휴머노이드로 독립적으로 서 있을 수 있습니다. 2026년 2월, 그것은 전 세계적으로 고자유도 휴머노이드 피펫 조작 시연을 초연했으며, 지속적인 인간과 같은 조작 능력을 선보였고, 광범위한 국내 및 국제적 주목을 끌었습니다.
인간 학습 로드맵을 활용하면서, Prime은 혁신적으로 순수 인간 데이터로부터 실제 로봇 미세 조정 없이 직접 모션 출력을 달성하여, 완전한 "데이터 훈련-모델 추론-실제 로봇 배포" 파이프라인을 수립하고 전 세계적으로 "AI를 위한 로봇" 기술 폐쇄 루프를 개척했습니다.
이 기초 위에서, Deep Insight는 제품 매트릭스를 확장했습니다: Prime U, 밀리미터 수준의 정밀도와 밀리초 수준의 지연을 달성하는 휠드 듀얼 암 휴머노이드; Prime Lite, 교육 및 개발자 사용을 위한 경량 3D 프린팅 로봇으로 채택 장벽을 상당히 낮춥니다.
Deep Insight는 "절제되면서도 유연한" 실용적인 상용화 접근 방식을 추구합니다: 핵심 자원은 장기 기초 모델에 집중되는 한편, 중간 R&D 결과는 동시에 시장 검증을 거쳐 기술 개발과 시나리오 배포 간의 긍정적인 피드백을 창출합니다.
모든 제품 라인—데이터 수집 장치, 교육 로봇, 텔레오퍼레이션 시스템—이 상업 계약을 달성했으며, 수천만 위안의 주문을 누적하여, 물리 AI의 가장 빠르게 풀 제품 라인을 구현한 기업 중 하나입니다. 제품은 진정한 R&D 필요에서 나타나며, 고객은 출시 시 주도적으로 참여하여 강한 시장 수요를 보입니다.
· 과학 연구: 풀사이즈 휴머노이드 로봇이 상위 대학 생물학 연구실에 진입했으며, 고정밀 유연한 실험 작업을 가능하게 하고 AI 지원 과학 발견을 탐색하고 있습니다. 자체 개발 데이터 수집 장치는 여러 연구 기관 및 산업 시나리오와 협력하여 워크플로우 문서화, 작업 지침, 기술 보존을 수행합니다.
· 교육 및 개발자: Prime Lite는 물리 AI 플랫폼으로 지능형 시대를 위해 하드웨어 설계, 3D 모델링, 모델 배포에 걸친 완전한 교육을 제공합니다. 현재 국내 상위 중등학교 및 대학과 협력하여 실제 시연 과정을 진행 중이며, China Education News 및 Science and Technology Daily의 보도가 있으며, 호주 및 기타 해외 시장으로의 시장 확대가 있습니다.
Deep Insight는 Zhongguancun Academy와 Zhongguancun Artificial Intelligence Research Institute에 의해 공동으로 인큐베이팅된 첫 번째 구체화 범용 인텔리전스 기업이며, 그 개발은 국가 전략 과학 기술 우선순위와 지속적으로 정렬되어 있습니다. 2026년 6월, 그것은 CCTV의 "Morning News"와 "Evening News"에 연속으로 나타났으며, 학계, 산업, 연구 간의 협력 혁신을 사례화합니다.
동사는 창립자 Chen Kai와 공동 창립자 Zhang Yibo 및 He Xuguo에 의해 주도됩니다. Chen Kai와 Zhang Yibo는 모두 USTC의 Gifted Youth Program 출신이며 전직 룸메이트로, 장기적인 AI 및 대규모 모델 전문 지식과 물리/과학 인텔리전스 배경을 각각 가져오며, 수년간의 협력이 그들의 안정적인 경영 핵심을 형성했습니다. He Xuguo는 휴머노이드 구체화에서 10년 이상의 경력을 가지고 있으며, 동사의 휴머노이드 설계, 엔지니어링, 신속한 반복 능력을 강화했습니다. 기술과 비즈니스가 발전하면서 팀은 글로벌 최고 인재를 끌어당기고 있습니다. 핵심 멤버는 이제 대규모 모델, 멀티모달 시스템, 월드 모델, 로봇 하드웨어, 시스템 엔지니어링—물리 AI에서 드물게 볼 수 있는 "육각형" 풀스택 팀에 걸쳐 있습니다.
창립자 Chen Kai는 물리 AI 개발이 세 단계—"인간 데이터 대규모 사전 훈련, 구체화 데이터 피드백 반복, 현실 세계 자율 진화"—를 통해 순차적으로 진행될 것이라고 밝혔으며, 업계는 현재 중요한 1단계 윈도우에 있습니다.
이번 펀딩 라운드는 물리 AI 풀스택 기술과 인간 학습 로드맵을 심화할 것입니다. 동사는 "전 세계 선도적인 물리 AI 기초 모델 구축"을 고정하여 어렵지만 정확한 장기 경로를 따라 기술 반복 및 시나리오 구현을 꾸준히 진행하여, 국내 개발 물리 AI를 진정한 산업 채택으로 주도할 것입니다.