深诣机器人正以强化学习驱动的SE-1具身基础模型押注“自进化”路线，核心思路是让机器人在实际作业中持续改进动作，把失败结果转化为训练材料，并利用充电空闲时段异步完成训练，从而降低对人工标注数据的依赖。
资本层面，极智嘉拟以5000万元认购深诣增资后20%股权，投后估值达2.5亿元。双方合作的重点是把模型能力接入仓储和制造场景，借助真实作业数据反哺模型迭代，形成“场景—数据—模型”的闭环。
商业化路径上，深诣刻意避开竞争激烈的人形机器人赛道：物流机器人Sculptor已进入客户现场，计划2026年下半年批量上市；工业双臂Edge计划2027年上半年量产，节奏相对稳健。
不过，SE-1与配套的OMPO方法目前尚无完整论文和第三方测评，纯端到端模型在工业场景的落地仍处早期，这条自进化路线能否兑现，仍有待实际成果检验。