人形机器人基础模型公司德塔智能（Delta Intelligence）近日完成近5亿元天使++轮融资，投资方包括多家上市公司产业方和头部财务投资机构。这是公司自2026年1月成立以来完成的第六轮融资，半年内密集获得资本支持，凸显市场对人形机器人基础模型方向的关注。
本轮融资资金将主要用于三方面：人形机器人基础模型的持续迭代、自研数据采集设备的量产与数据闭环建设，以及核心研发团队的扩充，以推动技术在真实工业场景中的工程化验证。此前，德塔智能的投资方已覆盖智元机器人、乐聚机器人、星海图等主机厂，元禾控股、复星锐正、华映资本、联想创投等财务机构，以及汽车、半导体领域的产业资本。
与融资同期，德塔智能发布了头戴式全身全景数据采集设备Delta D1。该设备由采集者佩戴后正常作业，即可同步采集第一人称全景视觉与全身关节运动轨迹，全程无需机器人本体、动捕棚或场地改造。设备全局定位精度控制在2cm以内，数据采集完成后可直接用于训练。针对双臂精细操作场景，手持配件D1-Gripper可与头戴设备协同工作，补齐抓取、装配等末端细节。
德塔智能的研发方向是原生通用人形机器人基础模型。其核心思路是从底层采用三维表征替代行业主流的二维视觉表征。公司自研的原生三维世界引擎，可直接处理点云、高斯泼溅等三维场景表示，实现原生的三维理解与推理。在此基础上，公司采用“大脑+小脑+力位混合”三层协同架构：大脑负责环境感知与长时序任务规划，训练几乎不使用仿真数据，依赖真机原生交互数据；小脑负责全身平衡与底层控制，在仿真环境中经强化学习试错后输出电机控制信号；力位混合层则输出柔顺控制。
数据是训练基础模型的关键。德塔智能创始人兼CEO马晓健表示，市面上多数数采方案仅能采集手部等局部动作，基于此训练的模型难以完整理解人与环境的交互，也无法掌握攀爬、推拉重型门等全身协同任务。Delta D1的设计目标正是规模化产出人体全身骨架数据——全身百余个关键点的运动轨迹，经算法实时解算为结构化数据，并与视觉信息在时间轴上对齐。
德塔智能选择向行业开放这套采集体系，与本体厂商、科研机构及产业各方共建具身数据基础设施。采集数据经跨本体重定向后，可用于宇树G1/H2、智元灵犀X2/A3、乐聚夸父4代/5代、星海图Kengo等不同人形本体的算法训练。此前，公司已联合中国信息通信研究院发布工业数据集2.0，工人佩戴D1在真实产线上边作业边采集，无需中断生产。
在落地方面，德塔智能的基础模型已进入真实作业场景，包括电网全身巡检、汽车零部件上下料、SMT料箱分拣等任务。公司依托标准化的跨本体适配流程——全身动捕数据采集、跨本体运动重定向、小脑仿真强化学习、大脑快速微调——实现模型在不同硬件平台间的快速迁移。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。
团队方面，创始人兼CEO马晓健本科毕业于清华大学计算机系，博士毕业于UCLA，曾在Google Robotics、NVIDIA Research从事机器人学习与大规模机器学习研究，后任北京通用人工智能研究院研究员。联合创始人刘航欣本科毕业于美国弗吉尼亚理工大学，于UCLA获机械工程硕士与计算机科学博士学位，现任北京大学智能学院助理教授。联合创始人兼首席科学家黄思远本科毕业于清华大学自动化系，博士毕业于UCLA，现任北京通用人工智能研究院具身机器人中心主任，曾在DeepMind、Meta从事前沿研究。