硬氪获悉，端侧具身大脑公司「眸深智能」（Motion Brain）完成近亿元Pre-A轮追加融资。本轮投资方包括中国头部物业服务公司、香港财团、多家上市公司联合打造的产业投资平台瑾悦投资、创合汇资本，以及老股东徐汇资本。这也是继2026年5月3亿元Pre-A轮之后，「眸深智能」两个月内再次获得投资，此外该公司Pre-A+轮的近5亿融资也在交割当中。该公司透露，今年上半年以来估值增长超10倍，是业内发展速度最快的具身大脑企业之一。

「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」。该公司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。核心团队拥有海思、英特尔、英伟达三大芯片巨头背景，是国内少数具备算子级适配能力的具身大模型团队。

在技术路线上，「眸深智能」选择了一条与主流VLA（视觉-语言-动作）不同的路径——以动作为核心的「世界动作模型」。

从2022年起，团队已发布MLD（隐空间动作扩散模型）。在全球范围内首次提出将动作映射到隐空间，并引入扩散模型。MLD相当于让AI学会了「无师自通」地生成动作，不再需要逐帧教机器人，而是让模型像画家去噪一样，从随机噪声中还原出自然连贯的人体姿态。

2023年9月，团队发布MotionGPT，将人体姿态拆解为约3000个「动作基元」，像大语言模型通过预测下一个token生成句子一样，MotionGPT通过预测下一个「动作token」生成复杂行为。这种处理方式让机器人具备了零样本泛化能力，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，并推出STI-WM（时空一体世界动作模型）具身大模型。该模型摆脱了传统VLA对海量真机数据的依赖，采用「80%互联网视频+10%动捕数据+10%真机数据」的训练配方，将真机数据需求降低90%，动作准确度提升至99%。

今年3月提出的T²MB让机器人具备离线自进化能力，部署到端侧后无需联网回传数据，仅凭本地交互就能持续优化性能，任务执行准确度最高提升25%。英伟达DAIR实验室在最新ARDY模型中，便援引了「眸深智能」的MLD与MotionGPT两项原创技术。

在端侧算力方面，「眸深智能」通过模型蒸馏、冗余参数压缩等方案，将千亿参数级模型压缩至百亿级别，端侧推理延迟从约200毫秒降至10毫秒左右；同步适配海思昇腾、地平线、燧原等国产芯片平台。模型端侧推理成本从20万元降至1万元，续航时间提升10倍。这一压缩工作帮助团队获得IJCAI 2025全球最佳论文奖，是近五年唯一获此奖项的中国大陆团队。

依托这一能力，「眸深智能」可在两周内完成一套具身大模型从一个本体到另一个本体的适配，包括复旦自研的「光华1号」、宇树G1、上海人形机器人创新中心的「青龙」和「灵龙」等本体。

创始人穆泽林表示，国内具身智能行业普遍采用在国外芯片上训练、再移植适配国产芯片的方案，而「眸深智能」未来将在模型训练、推理全流程中基于国产算力芯片原生开发，实现技术栈完全自主可控。

在商业化层面，「眸深智能」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，已与某港股上市物业公司、A股上市环卫龙头的机器人产品交付，并正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。