人形机器人基础模型公司德塔智能（Delta Intelligence） 近日宣布完成近5亿元天使++轮融资。本轮投资方包括多家上市公司产业方和头部财务投资机构，资金将用于人形机器人基础模型持续迭代、自研数采设备量产与数据闭环建设，以及扩充核心研发团队，以推动技术在真实工业场景中的工程化落地与验证。

这是德塔智能成立半年内完成的第六轮融资。此前投资方阵容涵盖人形机器人主机厂如北京通研院、智元机器人、乐聚机器人、星海图，财务机构如高瓴创投、元禾控股、复星锐正、华映资本、联想创投，以及汽车、半导体领域资本。密集的融资节奏反映出资本市场对具身智能基础模型赛道的高度热情。

德塔智能成立于2026年1月，专注研究原生通用人形机器人基础模型HFMs（Humanoid Foundation Models），最终目标是实现通用的人形全身协同操作（Loco-Manipulation），推动具身智能向工业与家庭场景的真实应用。公司以人形机器人为载体，加速物理通用人工智能（Physical AGI） 的到来。

三位核心创始人均获UCLA博士学位，具有清华本科、北大任教等学术背景。团队技术专长覆盖机器人学习、大规模机器学习、机器人系统与具身智能，研究及产业经历横跨Google Robotics、NVIDIA Research、DeepMind、Meta、北京大学和北京通用人工智能研究院，并参与过多项美国DARPA、ONR及NSF机器人项目。多元的研究方向与横跨学术界、产业界的实践积累，使团队形成了从前沿研究到技术落地的全栈软硬件能力。

技术路径：原生三维世界引擎与大小脑分层架构

具身智能赛道正从运动展示加速迈向物理作业。德塔智能团队创立背后，源于一条清晰的技术路径探索：双足人形机器人的基础模型，必须从一开始就为“全身智能”而建，而非在既有框架上进行迁移复制或填补。

一个必须面对的事实是，人形机器人走出实验室之后，面对的是带有台阶、门槛、楼梯及其他特殊地形的真实物理空间。这些场景中，机器人既要移动，又要操作，还需在动态环境中持续保持平衡与决策。要实现全身协同操作，前提是设备对所处空间有足够精准的认知——这种空间理解必须是三维的、实时的、无歧义的。

然而，当前主流的具身智能模型中，其空间认知仍建立在二维视觉表征之上。当机器人走进工业生产、能源运维、家庭服务与户外巡检等真实复杂环境，二维视觉表征容易带来缺失真实空间深度、几何关系存在歧义、大场景中上下文易爆炸的问题，进而制约机器人环境理解与安全作业能力。

为了消除这一结构性偏差，德塔智能选择构建一套原生三维世界引擎，以三维表征作为模型核心，可直接处理点云、高斯泼贱等三维场景表示，实现原生的三维理解、推理和对未来环境状态的推演。

引擎的运转需要持续的数据供给作为前提。德塔智能自研了一套全身全景数采设备，采用纯视觉采集架构，可以同步捕捉手、脚、腰、肩全维度人体骨架关节运动轨迹，基于第一视角视频流实时增量重建全局三维场景。单次采集可输出两类核心训练素材：完整人体全身骨架数据（还原手脚协同、重心切换、借力操作等真实交互逻辑），以及高精度三维场景数据（记录障碍物、台阶、操作台面等环境物理参数）。

在采集路径设计上，德塔智能针对不同开发阶段规划了分层方案，包含搭载机器人本体的遥操作采集，以及无需实体机器人的UMI、Ego-centric无本体动捕模式。无本体采集效率更高、硬件成本更低，可适用于大规模积累通用全身交互样本；遥操作采集则用于后期的真机微调与精度对齐。两种模式搭配使用，更好地在数据规模、采集成本与真机适配精度之间实现平衡。

德塔智能创始人兼CEO马晓健认为，人形机器人的学习逻辑应当对标人类，必须完整采集全身与环境的交互行为，才能搭建无认知偏差的世界模型。

三层原生协同架构：大脑+小脑+力位混合

精准理解三维空间只是感知层基础，机器人能否把高层任务意图转化为毫秒级精准肢体运动，是落地作业的另一重核心门槛。高自由度人形本体拥有数十个联动关节，单一高层指令无法直接驱动全身平衡、发力、位移，底层控制链路复杂度极高。

此前常见做法是将规划模型输出的指令直接下发给底层控制器，这套方式在低自由度的机械臂上尚且可行，但面对高自由度的人形机器人，中间缺失的全身协同调节模块会直接导致动作卡顿、发力失控乃至失衡摔倒。

为了解决这一断层问题，德塔智能搭建的是“大脑+小脑+力位混合”三层原生协同架构。三层模型分工明确、闭环联动：大脑模块搭载自研三维世界引擎，负责环境感知、长时序任务规划、高层交互意图输出；小脑是基于海量仿真强化学习训练的神经网络，接收大脑稀疏高层指令，转化为数十至数百赫兹的全身电机精细控制信号，实时动态调整重心、协调四肢发力，解决高自由度本体平衡控制难题；最后经由力位混合层输出柔顺的控制。

这套大小脑分层架构的差异化价值，在全尺寸人形、五指灵巧手等高自由度设备上会充分释放。小脑依托全身全景交互数据持续迭代，可自适应适配各类复合全身任务。

生态定位：基础模型提供方

马晓健判断，随着具身智能产业化加速，算法模型企业与硬件主机厂深度协同将成为主流发展模式。依托完整底层技术体系，德塔智能团队已与智元、乐聚、星海图、宇树等头部人形机器人厂商建立长期合作，依托标准化的本体适配流程，实现模型在不同硬件平台间的快速迁移。作为人形机器人生态中的基础模型提供方，公司致力于为各类本体提供可部署、可扩展的全身智能底座，成为连接硬件平台与上层应用的关键一环。