PhysBrain 1.0官网地址是多少？

PhysBrain 1.0 是深度机智 2026 年 3 月发布的具身智能基座模型，主打“人类学习范式”，面向机器人厂商与研究团队而非普通消费者；本站未给出可核验官网网址，建议以官方渠道为准。同赛道可对照达摩院开源的 RynnBrain、蚂蚁灵波 LingBot-World 等，分别侧重时空记忆与世界模型路线。

PhysBrain 1.0 的官网入口，可以直接在浏览器里搜索「深度机智 PhysBrain」找到，或者访问深度机智（DeepWise）的官方站点进入产品页。需要说明的是，本站收录的资料里并没有给出可核验的具体网址字符串，所以任何声称”官网就是 xxx.com”的写法都值得你多留个心眼——真实链接以官方渠道为准，别轻信二手转述。

不过比起一个 URL，更值得搞清楚的是这东西到底是什么、谁做的、凭什么值得关注。毕竟问官网的人，十有八九是想判断它跟自己有没有关系。

PhysBrain 1.0 是什么

PhysBrain 1.0 是北京中关村学院与中关村人工智能研究院孵化的首家具身智能企业——深度机智，于 2026 年 3 月 27 日正式发布的具身智能基座模型，官方给它的定位是”全球首个以人类学习范式构建的具身通用智能基座模型”。

这句话里有两个关键词值得拆开看：

• 具身通用智能基座模型：它不是某一个具体机器人的控制程序，而是打底的那一层”大脑”，目标是让不同形态的机器人共用一套理解与决策能力。
• 人类学习范式：区别于纯靠海量机器人遥操作数据堆出来的路线，它强调的是模仿人类的学习方式去构建机器人的物理世界认知。

产品页抛出的核心命题其实很朴素也很硬：如何让机器人真正”理解”物理世界。这几乎是当前具身智能赛道最要命的一道坎——很多模型能把动作做出来，但不知道自己为什么这么做，换个物体、换个场景就崩。

背后的公司：深度机智

深度机智（DeepWise）在物理 AI 赛道里算是标杆型选手，创始人为陈凯。从公开资讯看，公司在 2026 年 6 月 26 日宣布完成新一轮数亿元融资，由国寿长三角科创基金领投，普华资本、诚通科创基金等参与，影石创新 Insta360 也在相关报道中被提及。值得注意的是，这已经是它两个月内连续获得的第二轮数亿元融资，资本对这个方向的押注力度可见一斑。

另外，PhysBrain 1.0 的发布方身份也值得一提：中关村学院与中关村人工智能研究院孵化，这意味着它带有比较强的科研与产业结合背景，而不是纯互联网公司顺手做的副业。

同赛道还有哪些值得一起看的

如果你关注具身智能基座模型，光看 PhysBrain 1.0 会有点单薄，下面这几个是本站收录、且方向高度相关的，可以横向对照：

把这几个放在一起你会发现一个有意思的分野：有的在做”大脑”（PhysBrain、RynnBrain），有的在做”世界模型”（LingBot-World），有的直接做”身体”（高德四足机器人）。PhysBrain 1.0 明确站在”大脑 + 基座”这一侧，且强调通用性，这决定了它的潜在使用者更可能是机器人厂商和研究团队，而不是普通消费者。

顺便说几个容易混淆的

搜”具身智能”时经常蹦出来一堆名字相近但完全不是一回事的产品，这里帮你排掉几个雷：

• 魔珐星云：魔珐科技 2025 年 10 月推出的面向开发者的具身智能 3D 数字人开放平台，主打高质量、低延迟、低成本兼得，属于数字人方向，不是实体机器人。
• 面壁智能 MiniCPM-o 4.5：2026 年 2 月 4 日开源的全模态旗舰模型，走的是端侧 AI 交互路线。
• Voxtral：法国 Mistral AI 2025 年 7 月发布的开源语音理解模型系列，语音转文字方向，跟具身智能没有直接关系。
• Poolside Laguna XS.2：美国 Poolside 2026 年 4 月 28 日发布的开源 AI 编程模型，代码方向。

之所以列这些，是因为”具身”两个字现在被用得很泛，数字人、语音、编程模型都往上贴，搜的时候很容易被带偏。

关于收费和获取方式

本站收录的资料中没有披露 PhysBrain 1.0 的收费模式、是否开源、是否有 API 或试用额度。这类信息变动频繁，建议直接以深度机智官方渠道的说明为准，不要依据第三方转述做判断。如果你是想评估接入成本，比较稳妥的做法是先确认它是开放权重、API 调用还是纯商业授权，这三条路对应的成本结构完全不同。

相关问题

Q1：PhysBrain 1.0 和 RynnBrain 有什么区别？
两者都是具身智能基础模型，但侧重点不同：PhysBrain 1.0 强调”以人类学习范式构建”的通用基座，RynnBrain 则由达摩院开源，核心卖点是时空记忆能力，让机器人在长任务中不”忘事”。

Q2：具身智能基座模型和世界模型是一回事吗？
不完全一样。基座模型更偏向机器人的理解与决策底层能力，世界模型（如蚂蚁灵波 LingBot-World）侧重对环境演化的预测与模拟，两者常常配合使用而非互相替代。

Q3：普通人现在能用上 PhysBrain 1.0 吗？
从定位看它面向的是机器人厂商与研究团队，不是消费级产品。个人开发者能否接入，取决于官方后续是否开放 API 或权重，目前本站资料未给出明确说法。

Q4：深度机智为什么两个月能连拿两轮数亿元融资？
公开报道显示其新一轮由国寿长三角科创基金领投，普华资本、诚通科创基金等参与，反映的是资本对物理 AI 赛道的整体加注，而非单一产品的短期表现。

Q5：想入门具身智能，应该先看模型还是先看硬件？
建议先从基座模型和世界模型这类”软”的一侧入手建立概念框架，再看高德四足机器人这类硬件产品理解落地形态，顺序反过来容易陷进参数细节里。

参考链接

• PhysBrain 1.0 ↗
• Poolside Laguna-xs-2 ↗
• 高德四足机器人 ↗
• 魔珐星云 ↗
• 面壁智能 MiniCPM-o 4.5 ↗
• Qwen-Robot ↗
• PhysBrain 1.0
• 具身智能