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腾讯、红杉、国家队集体重仓!B轮数亿元,南京杀出AI硬核黑马

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| 创客公社吴昊钰

南京,终于等来自己的硬核AI标杆企业!

近日,南京深度智控科技有限公司(以下简称“深度智控DeepCtrls”)宣布完成数亿元B轮融资。

本轮融资由晶科能源战略领投,国投创新、招银国际联合领投,红杉中国、源码资本、光远资本、招商局创投、腾讯等老股东持续加码。

一套集齐产业龙头、国家队、顶级VC、互联网巨头的全明星豪华资本阵容,让这家南京本土科创企业走入了众人的视野。

2018年成立于南京江北新区,深度智控是全球最早提出“物理AI”路线的团队之一。它用AI为工业厂房、数据中心等大型建筑“省电”,产品已落地宁德时代、台积电、腾讯、字节跳动、长鑫存储等330多家行业巨头。

公司掌舵人李辉,履历堪称硬核。清华大学博士毕业,前美国劳伦斯伯克利国家实验室担任高级科学家。2025年,他与蔡崇信、梁汝波等一同入选福布斯中国科创人物榜单。

真正值得追问的是:一位头顶清华和伯克利双重光环的科学家,为何跳出安稳的学术殿堂,选择了一条充满不确定性的创业路?又为何不去北上广深,偏偏将公司落在了南京?

更重要的是,深度智控的崛起,是否意味着南京正在孕育属于自己的AI小龙?这座以软件见长的城市,将如何在这轮AI浪潮中走出自己的路?


清华博士南京创业

想让研究推动行业变革

博士从清华大学能源系统类专业毕业后,李辉去了美国劳伦斯伯克利国家实验室从事AI与能源的交叉研究。

这座研究机构堪称学术圣地。4000多人几乎全是博士,走出过14位诺贝尔奖得主和80多位美国科学院院士。作为这里的高级科学家,李辉拥有一切令人羡慕的东西:稳定的工作、顶尖的学术资源、体面的社会地位。


早在2009年,李辉就尝过技术改变世界的滋味。那年,他带着3名博士生为美国达拉斯国际机场做能源优化,通过纯算法模型优化,为机场全年节省了1900多万度电,最终斩获美国能效奖

对此,他很兴奋,但也清醒认识到:4个专家花了近半年的时间才完成1个系统的建模优化,但却无法规模化推广。

李辉试过纯AI,但这是黑箱模型,训练数据之外的预测误差极大。于是他开始探索一条全系的技术路径,即AI与物理模型深度耦合,让AI真正“理解”设备底层的物理属性,这便是“物理AI(PhyAI)”的雏形。

但在伯克利,李辉也说,这是一种“安逸到失眠”的状态,“甚至能看到自己七八十岁的样子”。

他把全世界100多家智能控制领域的公司产品逐一分析,发现市面上并没有物理AI类似的产业。等不及了,李辉便做出了一个改变人生轨迹的决定:回国创业

我要去做点事情,用自己的研究去推动与引领行业的变革。于是2018年,深度智控在南京江北新区成立。


腾讯、红杉为何抢着投?

创业的路,从来都是比想象中艰难。李辉后来回忆,深度智控成立的头几年,市面上几乎没人听得懂“物理AI”的概念,公司收入难以为继,“甚至有段时间连工资都发不出来”。

转机出现在2021年。

彼时,腾讯正全力推进“碳中和”战略,满世界寻找能打的合作伙伴。层层筛选之后,只有十几人的小公司深度智控进入决赛圈。

腾讯的要求很直接:在原有优化系统基础上再节能10%,就算重大突破。结果,在仿真测试中,深度智控交出的答卷是21%;试点后,节能效果达到22%28%,远超预期。

一个月后,腾讯首笔投资到账。此后,红杉、源码、深创投等头部VC一家接着一家,排着队进来。

然而,顶级机构们集体压住,看中的远不止于此。深度智控真正让资本兴奋的是,它做的事有代际差。

一般来说,传统节能方式就3条路:设备节能、专家经验节能和纯AI被动节能。但各有各的坑,比如设备受限于硬件,专业无法实时应对复杂工况,纯AI则是“盲人摸象”,缺乏物理意义。

但深度智控,可以让AI真正理解物理世界,在真实环境中实现自主寻优、自主决策和闭环控制。每个决策都有物理模型撑腰,误差也控制在3%以内

这不是猜,而是算。


基于自研的PhyAI物理AI引擎,深度智控推出了业内首套L4L5级能源智能体产品矩阵。其中,面向大型系统的DeepBox系列,已服务超过330家行业头部客户;面向中小型系统的DeepBot是全球首款L4级能效智能体,即插即用;还有即将面世的AI算法芯片,嵌入设备就能自己节能运行。

效果如何呢?

台积电、宁德时代、腾讯、字节跳动等数百家头部企业都在用。以某能源企业为例,其在自己厂区的空调、空压系统中应用了DeepBox系列后,一年省了1亿多度电,相当于5万户普通家庭使用一年的量。

这便是腾讯、红杉等机构抢着投的原因,大家都在押注一个已经被验证的未来


南京的AI野心:

万亿之上,如何孕育自己的六小龙

深度智控的强势崛起,背后其实藏着南京AI产业的全新野心。

深度智控的英文是DeepCtrls。这看似巧合的命名,实则恰好卡位了AI进化的关键节点。

深度智控COO张雨馨曾提到,“以DeepSeek为代表的生成式AI,让AI拥有思考的能力,代表AI的上半场;而深度智控深耕的物理AI,让AI拥有动手的能力,开启AI的下半场。”

上半场拼脑洞、拼热度、拼C端流量;下半场拼技术、拼落地、拼B端硬核实力。

2025年初,杭州AI六小龙刷屏全网,引发全国城市科创赛道的深度复盘,也让拥有万亿软件产业基底的南京,开启了一场深刻的自我审视与迭代升级。

南京市委书记周红波在蛇年新春第一会上提到:杭州六小龙出圈绝非偶然,良好的创新氛围、产业生态和营商环境是很重要的原因。

这场行业反思,最终转化为南京AI产业的加速突围。

2025年,南京软件和信息技术服务业迎来历史性时刻产业规模突破万亿。从2000年200余家、18亿元年销售收入的产业萌芽,到2025年万亿集群,南京用20多年完成了从“跟跑”到“领跑”的跨越。

在人工智能领域,南京的动作同样迅猛。

依托中国(南京)软件谷,南京规划建设了“AI·镜界——南京人工智能生态街区”,一年时间实现10个专业园区、100万平方米产业载体的升级焕新,累计入驻437家企业。

放眼至全市,今年4月,南京率先在全国印发2026年南京市加快推进“人工智能+软件”发展行动方案》,正式锚定“全国软件产业智能化第一城”的目标。 6月,南京人大常委会首次审议了《南京市人工智能产业发展和创新应用促进条例(草案)》,拟建立“一人公司”系统性支持制度等多项特色举措。

数据显示,截至2026年7月,南京人工智能相关产业规模已超3000亿元,集聚AI企业‌3600余家,“All in AI”战略正加速落地现实。

回到核心问题:南京,能否孕育出属于自己的“AI六小龙”?

答案,藏在南京的差异化赛道逻辑里。


如果对标杭州六小龙的C端流量模式,主打大众消费、现象级互联网爆款,南京短期内不会、也无需复制。说到底,这是两座城市完全不同的产业基因与发展路径。

如果将“小龙”定义为深耕垂直赛道、掌握核心技术、具备全球竞争力的硬核科创隐形冠军,那么南京的AI小龙矩阵,可以说已然成型。

深度智控用物理AI为工业节能,已服务330多家头部客户;为沃科技孵化于图灵院,推出工业制造AI智能体;众智维科技深耕人工智能+全域安全……它们不是To C的网红,但它们是To B的隐形冠军。

南京正在做的,是走一条差异化的路:依托万亿软件产业的深厚底座,用AI+软件重构产业基因,用智能体和OPC激活微观创新,最终在工业AI、行业智能体等B端赛道建立自己的护城河。

这条路可能没那么快出爆款,但它更扎实、更可持续。

万亿之上,南京正在“重写”自己的代码,编译自己的内核。

文章素材来源:

南京江北新区:《一个小盒子,一年省出几个亿?》

深度智控:《官宣 | 深度智控完成数亿元B轮融资,以物理 AI 重塑全球算力与能源基础设施》

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