人形機器人基礎模型公司德塔智慧（Delta Intelligence）近日宣佈完成近5億元天使++輪融資，投資方涵蓋多家上市公司產業資本和頭部財務投資機構。這是公司自2026年1月成立以來，在短短半年內完成的第六輪融資，累計融資節奏之快在具身智慧賽道中頗為罕見。本輪資金將主要用於人形機器人基礎模型的持續迭代、自研資料採集裝置的量產與資料閉環建設，以及核心研發團隊的擴充，推動技術在真實工業場景中的工程化驗證。
德塔智慧的研發方向是“原生通用人形機器人基礎模型”，其核心思路與當前主流具身智慧模型形成鮮明對比。目前多數模型的空間認知建立在二維視覺表徵上，依賴單目影像估算距離，在真實環境中容易產生較大偏差——例如機器人難以準確判斷門把手距離、開門方向以及身體需要讓出的空間。德塔智慧選擇從底層替換表徵方式，自研原生三維世界引擎，直接處理點雲、高斯潑濺等三維場景表示，實現原生的三維理解與推理。
在這套引擎之上，公司採用“大腦+小腦+力位混合”三層協同架構。大腦負責環境感知、長時序任務規劃和操作決策，訓練幾乎不使用模擬資料，因為模擬器難以復刻柔性形變、多觸點受力等複雜接觸，必須依賴真機原生互動資料。小腦負責全身平衡與底層控制，在模擬環境中通過強化學習海量試錯，將大腦的稀疏指令轉化為數十至數百赫茲的全身電機控制訊號。最後經由力位混合層輸出柔順控制，三個層級分工明確、閉環聯動。
大腦的訓練依賴真機互動資料，而這類資料目前沒有現成來源。德塔智慧創始人兼CEO馬曉健表示，市面上多數資料採集方案僅能採集手部等區域性動作，基於此訓練的模型難以完整理解人與環境的互動，也無法掌握攀爬梯具、推拉重型門等依賴全身協同的複雜任務。為此，公司在本輪融資同期釋出了頭戴式全身全景資料採集裝置Delta D1。佩戴者正常作業，裝置即可同步採集第一人稱全景視覺與全身關節運動軌跡，全程不依賴機器人本體，全域性定位精度控制在2cm以內，資料採完即可用於訓練。針對雙臂精細操作場景，手持配件D1-Gripper可與頭戴裝置協同工作，補齊抓取、裝配等末端細節。
具身智慧的資料缺口遠超任何一家公司的採集能力，德塔智慧選擇向行業開放這套採集體系，與本體廠商、科研機構及產業各方共建具身資料基礎設施。採集資料經跨本體重定向後，可用於宇樹G1/H2、智元靈犀X2/A3、樂聚夸父4代/5代、星海圖Kengo等不同人形本體的演算法訓練。此前，德塔智慧已聯合中國資訊通訊研究院釋出工業資料集2.0，工人佩戴D1在真實產線上邊作業邊採集，無需中斷生產。
德塔智慧的基礎模型已進入真實作業場景。電網全身巡檢要求機器人在變電站這類複雜空間中邊移動邊操作裝置，汽車零部件上下料、SMT料箱分揀考驗的是移動中的抓取與連續搬運——這些正是全身協同能力必須兌現的任務型別。支撐落地速度的是一套標準化的跨本體適配流程：全身動捕資料採集、跨本體運動重定向、小腦模擬強化學習、大腦快速微調，面對新本體不需要重新採集大規模資料、從頭訓練系統。依託完整底層技術體系，德塔智慧團隊已與智元、樂聚、星海圖、宇樹等頭部人形機器人廠商建立長期合作，實現模型在不同硬體平台間的快速遷移。
團隊方面，創始人兼CEO馬曉健本科畢業於清華大學計算機系，博士畢業於UCLA，曾在Google Robotics、NVIDIA Research從事機器人學習與大規模機器學習研究，後任北京通用人工智慧研究院研究員。聯合創始人劉航欣本科畢業於美國弗吉尼亞理工大學，於UCLA獲機械工程碩士與電腦科學博士學位，現任北京大學智慧學院助理教授。聯合創始人兼首席科學家黃思遠本科畢業於清華大學自動化系，博士畢業於UCLA，現任北京通用人工智慧研究院具身機器人中心主任，曾在DeepMind、Meta從事前沿研究。半年六輪融資之後，德塔智慧正為通用人形機器人補上全身智慧這塊基座。