德塔智能完成近5億元天使++輪融資，成立半年融資六輪

人形機器人基礎模型公司德塔智能（Delta Intelligence）近日宣布完成近5億元人民幣的天使++輪融資，本輪投資方涵蓋多家上市公司產業方與頭部財務投資機構。這家成立於2026年1月的公司，在短短半年內已完成六輪融資，累計獲得來自智元機器人、樂聚機器人、星海圖等主機廠，元禾控股、復星銳正、華映資本、聯創等財務機構，以及汽車、半導體領域多方資本的支持。本輪資金將主要用於人形機器人基礎模型的持續迭代、自研數據採集設備的量產與數據閉環建設，以及核心研發團隊的擴充，目標是加速技術在真實工業場景中的工程化驗證。 德塔智能的研發方向鎖定在原生通用人形機器人基礎模型，這個「原生」概念針對的是當前行業主流做法：多數具身智能模型仍依賴二維視覺表徵，單目圖像缺乏真實深度信息，僅靠像素估算距離容易產生偏差。當機器人站在門前，二維表徵難以精準判斷門把手的距離、開門方向以及身體需要讓出的空間，這類模糊判斷在真實廠區中會逐漸累積，導致長時序連續作業失敗。德塔智能從底層更換表徵方式，自研原生三維世界引擎，以點雲、高斯潑濺等三維場景表示作為模型核心，實現原生的三維理解、推理與對未來環境狀態的推演。 在這套三維引擎之上，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、長時序任務規劃與操作決策，其訓練幾乎不使用仿真數據，因為仿真器難以復刻柔性形變、多觸點受力等複雜接觸，大腦必須仰賴真機原生交互數據。小腦負責全身平衡與底層控制，在仿真環境中經強化學習海量試錯，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信號。最後經由力位混合層輸出柔順的控制指令，三個層級分工明確、閉環聯動。 為了支撐大腦所需的真機原生交互數據，德塔智能與本輪融資同步發布了頭戴式全身全景數據採集設備Delta D1。這款設備讓佩戴者正常作業即可同步採集第一人稱全景視覺與全身關節運動軌跡，全程無需依賴機器人本體，也無需動捕棚或場地改造。設備的全局定位精度控制在2公分以內，數據採完即可直接用於訓練。針對雙臂精細操作場景，手持配件D1-Gripper能與頭戴設備協同工作，補齊抓取、裝配等末端細節。這套方案解決了行業長期存在的數據缺口：市面上多數數採方案僅能記錄手部等局部動作，而人形機器人必須完整採集全身與環境的交互行為，才能建立無認知偏差的世界模型。 德塔智能創始人兼CEO馬曉健指出，行業主流採集方案輸出的是上肢的視頻流數據，模型學到的是一幀幀畫面，但雙足人形的全身協同訓練需要另一種形態的數據，即人體全身百餘個關鍵點的運動軌跡，經算法實時解算為結構化數據，並與視覺信息在時間軸上對齊。Delta D1正是為規模化生產此類數據而設計，採集者佩戴後正常作業即可，數據採集完畢即可投入訓練。目前，德塔智能已聯合中國信息通信研究院發布工業數據集2.0，工人佩戴D1在真實產線上邊作業邊採集，無需中斷生產流程。 具身智能的數據缺口遠超任何一家公司的採集能力，因此德塔智能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數據基礎設施。採集數據經跨本體重定向後，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等不同人形本體的算法訓練。公司已與智元、樂聚、星海圖、宇樹等頭部人形機器人廠商建立長期合作，依託標準化的本體適配流程，實現模型在不同硬件平臺間的快速遷移。 德塔智能的基礎模型已經進入真實作業場景。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設備，汽車零部件上下料、SMT料箱分揀考驗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類型。支撐落地速度的是一套標準化的跨本體適配流程：全身動捕數據採集、跨本體運動重定向、小腦仿真強化學習、大腦快速微調，面對新本體不需要重新採集大規模數據或從頭訓練系統。德塔智能定位為人形機器人生態中的基礎模型提供方，致力於為各類本體提供可部署、可擴展的全身智能底座，成為連接硬件平臺與上層應用的關鍵環節。 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，隨後任職北京通用人工智能研究院研究員，主導跨本體具身智能項目，推動同一套模型在不同廠商本體上的遷移複用。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獲機械工程碩士與計算機科學博士學位，現任北京大學智能學院助理教授，在Science/Nature子刊發表多篇論文，曾任北京通用人工智能研究院研究員、機器人實驗室主任。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能研究院具身機器人中心主任，曾在DeepMind、Meta從事前沿研究，提出空間智能「生成—理解—規劃」統一模型及力位混合控制統一理論，相關成果獲得CoRL最佳論文獎。 半年六輪融資的節奏，反映資本市場對人形機器人基礎模型賽道的關注。具身智能的競爭正從運動展示走向物理作業，決定一臺人形機器人能否真正幹活的關鍵，在於它對三維空間的理解精度，以及將全身幾十個關節協調起來的可靠性。德塔智能正以自研三維引擎與數據採集設備為基礎，為通用人形機器人補上全身智能這塊基座，並在真實工業場景中持續驗證其技術價值。