深度智控称其物理AI（人工智能）已用于工业闭环控制，B+轮获沙特阿美跟投
新华社《经济参考报》专访深度智控创始人李辉，介绍这家2018年成立的公司将物理机理模型与AI（人工智能）耦合训练，用于工业设备仿真推演与闭环控制，并称2026年9月完成数亿元B+轮融资、沙特阿美跟投。
报道中的效率提升数字来自公司或客户项目口径，非独立评测。
公司口径原始来源可核对
事实与证据边界
报道称，深度智控2018年成立，创始人李辉称2017年找到物理机理与AI（人工智能）模型结合的路径，以物理规律约束模型输出以降低“幻觉”。 2020年公司作为技术供给方参与某国际工控巨头为一家新能源企业寻找服务商的试点；
2021年中在一家互联网大厂数据中心优化项目中，公司先预判可提升至少21%，17天内完成数据接入、清洗、建模到优化控制，测试结果为提升22%到28%，此后获得该互联网大厂投资。 公司此后进入半导体、新能源、大型智算中心等场景，2024年推向海外市场，2025年推出DeepBot与DeepChip两款标准化优化控制智能体。
2026年9月公司披露完成数亿元B+轮融资，沙特阿美参与跟投。 COO张雨馨称2024年以来以东南亚为“练兵场”，随后进入中东市场。
分析判断
这条报道的价值在于展示“物理AI”一词在中国产业语境中的另一种用法：不是机器人本体或视觉语言动作模型（VLA），而是把物理约束嵌入工业控制模型，用少量传感器数据反推设备内部状态并做闭环调度。 它与具身智能共享“让模型遵守物理规律、降低幻觉”的问题意识，但落地形态是软件系统而非实体机器人。
报道中的22%到28%提升来自单个客户项目，且由公司转述，不能外推为行业平均水平； L4.5、L5的命名是公司自定分级，不对应自动驾驶等领域的通用标准。
后续观察信号
- 核实深度智控B+轮融资的官方披露金额与跟投方
- 查证其物理AI（人工智能）仿真引擎的技术论文或专利
- 对比工业控制类“物理AI”与机器人VLA（视觉语言动作模型）模型的技术差异