具身智能领域迎来了一位理解物理世界的“深度学习者”。

3 月 27 日，在中关村论坛活动现场，由北京中关村学院与中关村人工智能研究院联合孵化的首家具身智能企业——深度机智，正式发布了全球首个以人类学习范式构建的具身通用智能基座模型 PhysBrain 1.0。这一模型的问世，标志着具身智能从“动作模仿”向“原理解构”的跨越。

技术破局：将物理常识“内化”于参数之中

不同于传统的行为克隆或强化学习，PhysBrain 1.0 采用了创新的多模态大模型架构，其核心优势在于：

时空一致性： 模型能够像人类一样理解物理世界的因果律与时空演变，确保机器人在执行任务时逻辑自洽。

物理常识内化： 通过将海量的物理规律编码进参数，模型不再只是机械执行指令，而是具备了对环境的预判能力。

泛化奇点：有限数据下的“举一反三”

数据匮乏一直是具身智能落地的“拦路虎”。深度机智 此次发布的基座模型展现了极强的泛化能力：

打破数据依赖： 凭借对物理常识的底层理解，PhysBrain 1.0 可以在极有限的实验数据下，实现对未知场景的快速适应。

真实泛化： 模型能够真正理解“为什么这么做”，而非仅仅“怎么做”，大幅提升了机器人在复杂、多变环境中的作业稳定性。

出身名门：中关村生态孵化的具身标杆

作为 北京中关村学院 与 中关村人工智能研究院 共同孕育的“科技新星”，深度机智 的亮相备受瞩目。

产研结合： 依托中关村深厚的 AI 研发底蕴，公司在成立之初便锁定了具身智能这一 AI 发展的终极形态之一。

行业意义： PhysBrain 1.0 的发布，为国产具身智能机器人提供了一个具备底层物理逻辑的“大脑”基座。

结语：从“感知”走向“认知”的物理纪元

当物理常识成为大模型的标配，具身智能便拥有了真正的“智慧”。深度机智 的这一突破，不仅是对人类学习范式的致敬，更是对 AI 走向物理世界的有力探索。在 PhysBrain 1.0 的驱动下，我们离那个“懂物理、会干活”的通用机器人时代又近了一步。