本文报道具身智能初创企业深朴智能完成数亿元Pre-A+轮融资，解析其无本体数据引擎HiFi-UMI、Omni-Simple-World模型及酒店场景落地进展，展现其在具身智能领域的技术闭环与商业潜力。
在具身智能赛道竞争日益激烈的当下，深朴智能凭借雷军的早期背书和扎实的技术积累，再次获得资本市场的青睐。这家成立于2025年的北京初创企业，不仅完成了数亿元的Pre-A+轮融资，更通过无本体数据引擎和基础模型的突破，展现了其在连接数字世界与物理世界方面的独特能力。
一、融资概况与投资方阵容
近日，具身智能初创企业深朴智能宣布完成数亿元Pre-A+轮融资。本轮融资由珂玺资本、上海科创旗下知识产权基金、金浦投资、亳州产投、上城资本及乾融资本联合投资。与此同时，老股东线性资本继续加注，显示出市场对该公司技术路径的高度认可。
深朴智能的融资历程颇具看点。回顾其早期投资方阵容，包括BV百度风投、顺为资本、滴滴出行以及柯力传感等知名机构与产业资本。这种兼具财务投资与产业资源的股东结构，为公司在数据获取、算力支持及场景落地方面提供了坚实保障。在具身智能赛道竞争白热化的当下，深朴智能凭借扎实的技术积累和清晰的商业化路径，成功吸引了多方资本的持续青睐，为其后续研发与市场推广储备了充足的弹药。
二、技术闭环与核心模块构建
资本背书只是起点，深朴智能的核心竞争力在于其构建的一套完整技术闭环。作为连接数字世界与物理世界的AI原生具身智能系统服务商，公司并未单一追求硬件突破或算法优化，而是致力于打通模型、数据、本体、场景四大关键模块。这种全栈式的架构设计，确保了从底层算法逻辑到上层应用落地的无缝衔接，形成了难以复制的技术护城河。
在具体执行层面，深朴智能的投入方向非常明确且聚焦。团队正集中资源推进具身智能基础模型迭代，旨在提升机器人在复杂环境下的泛化能力；同时加速场景数据体系建设，通过高质量数据喂养模型，解决具身智能领域中数据稀缺的痛点。此外，针对机器人产品工程化落地以及商业场景规模化部署的持续投入，标志着该公司已跨过纯技术验证阶段，正式迈向商业化深水区。这种从算法到工程、从数据到场景的闭环能力，正是其区别于同类初创企业的关键所在。
三、无本体数据引擎HiFi-UMI解析
在上述技术闭环中，数据引擎是解决“数据饥渴”的核心利器。深朴智能推出的无本体数据生产引擎HiFi-UMI，正是为了打破传统遥操作采集成本高、效率低的瓶颈而设计。该引擎采用了独特的硬件架构：每只手臂上下各配备一枚超广角鱼眼相机，再结合头部的双目视觉系统，共构成6路视觉输入。这种设计使得单腕水平视场角约200°，垂直方向更超过200°，极大程度地减少了视角盲区，确保在复杂操作中捕捉到完整的空间信息。
依托这一高效采集方案，团队已积累超2万小时、432万段操作数据，覆盖480多个细分场景。基于此构建的开源数据集HiFi-UMI-2K（2000小时）表现亮眼，曾登顶Hugging Face Daily Papers日榜第一。在验证环节，实验显示其手写轨迹重建能精确捕捉毫米级笔尖运动，末端轨迹误差控制在极小范围，证明了其在高精度操控任务中的可靠性。这不仅降低了数据获取门槛，也为后续基础模型的迭代奠定了坚实基石。
四、基础模型Omni-Simple-World特性
有了海量高质量数据的支撑，深朴智能进一步发布了其基础模型Omni-Simple-World。该模型最显著的技术突破在于其训练路径：无论是预训练还是后训练阶段，全程未使用任何真机数据，而是完全基于HiFi-UMI引擎产生的高保真无本体数据进行学习。这一策略不仅大幅降低了早期研发对昂贵机器人硬件的依赖，更证明了纯仿真/无本体数据驱动在提升模型泛化能力上的巨大潜力。
为了将模型能力转化为实际生产力，团队构建了结合记忆增强的智能体框架，赋予机器人更强的上下文理解与任务规划能力。在实际测试中，该模型展现了令人瞩目的执行效果：既能自主完成“送洗衣物”等涉及多步骤、长时程的复杂家务流程，也能在充满干扰的环境中，精准完成如柔性纸杯叠放等对精细操作要求极高的任务。这种从数据到模型再到场景落地的技术闭环，为后续本体机器人的规模化部署奠定了坚实基础。
五、本体落地与创始人背景
模型能力的最终检验，终究要回归到物理世界的真实交互中。深朴智能推出的本体产品“小朴”，正是这一理念的物质载体。作为新一代智能服务机器人，它目前已在中旅旗下的北京丽都维景酒店开展POC试点，成为首批落地该场景的具身智能设备之一。在实际运营中，“小朴”主要承担客房服务、公共区域巡检、物品配送及基础清洁等任务。这种高频、标准化的服务场景，不仅考验了机器人在复杂人流中的避障与路径规划能力，更验证了其在非结构化环境下的任务执行稳定性。
技术落地的背后，是一支兼具深厚学术底蕴与丰富工程经验的团队。创始人李晓飞拥有清华大学博士学历，是李克强院士的学生，其职业履历更是与智能出行紧密相连。作为智行者的联合创始人及高级副总裁，他曾主导构建L4级无人驾驶技术架构。这段经历使得深朴智能在具身智能的数据处理、实时感知及决策规划等底层逻辑上，具备了类似自动驾驶领域的严谨性与成熟度，为公司从算法研发向规模化商业落地的跨越提供了强有力的支撑。
