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。本輪投資方包括多家上市公司產業方和頭部財務投資機構，資金將用於人形機器人基礎模型持續迭代、自研數採裝置量產與資料閉環建設，以及擴充核心研發團隊，以推動技術在真實工業場景中的工程化落地與驗證。

這是德塔智慧成立半年內完成的第六輪融資。此前投資方陣容涵蓋人形機器人主機廠如北京通研院、智元機器人、樂聚機器人、星海圖，財務機構如高瓴創投、元禾控股、復星銳正、華映資本、聯想創投，以及汽車、半導體領域資本。密集的融資節奏反映出資本市場對具身智慧基礎模型賽道的高度熱情。

德塔智慧成立於2026年1月，專注研究原生通用人形機器人基礎模型HFMs（Humanoid Foundation Models），最終目標是實現通用的人形全身協同操作（Loco-Manipulation），推動具身智慧向工業與家庭場景的真實應用。公司以人形機器人為載體，加速物理通用人工智慧（Physical AGI） 的到來。

三位核心創始人均獲UCLA博士學位，具有清華本科、北大任教等學術背景。團隊技術專長覆蓋機器人學習、大規模機器學習、機器人系統與具身智慧，研究及產業經歷橫跨Google Robotics、NVIDIA Research、DeepMind、Meta、北京大學和北京通用人工智慧研究院，並參與過多項美國DARPA、ONR及NSF機器人專案。多元的研究方向與橫跨學術界、產業界的實踐積累，使團隊形成了從前沿研究到技術落地的全棧軟硬體能力。

技術路徑：原生三維世界引擎與大小腦分層架構

具身智慧賽道正從運動展示加速邁向物理作業。德塔智慧團隊創立背後，源於一條清晰的技術路徑探索：雙足人形機器人的基礎模型，必須從一開始就為“全身智慧”而建，而非在既有框架上進行遷移複製或填補。

一個必須面對的事實是，人形機器人走出實驗室之後，面對的是帶有台階、門檻、樓梯及其他特殊地形的真實物理空間。這些場景中，機器人既要移動，又要操作，還需在動態環境中持續保持平衡與決策。要實現全身協同操作，前提是裝置對所處空間有足夠精準的認知——這種空間理解必須是三維的、即時的、無歧義的。

然而，當前主流的具身智慧模型中，其空間認知仍建立在二維視覺表徵之上。當機器人走進工業生產、能源運維、家庭服務與戶外巡檢等真實複雜環境，二維視覺表徵容易帶來缺失真實空間深度、幾何關係存在歧義、大場景中上下文易爆炸的問題，進而制約機器人環境理解與安全作業能力。

為了消除這一結構性偏差，德塔智慧選擇構建一套原生三維世界引擎，以三維表徵作為模型核心，可直接處理點雲、高斯潑賤等三維場景表示，實現原生的三維理解、推理和對未來環境狀態的推演。

引擎的運轉需要持續的資料供給作為前提。德塔智慧自研了一套全身全景數採裝置，採用純視覺採集架構，可以同步捕捉手、腳、腰、肩全維度人體骨架關節運動軌跡，基於第一視角影片流即時增量重建全域性三維場景。單次採集可輸出兩類核心訓練素材：完整人體全身骨架資料（還原手腳協同、重心切換、借力操作等真實互動邏輯），以及高精度三維場景資料（記錄障礙物、台階、操作檯面等環境物理引數）。

在採集路徑設計上，德塔智慧針對不同開發階段規劃了分層方案，包含搭載機器人本體的遙操作採集，以及無需實體機器人的UMI、Ego-centric無本體動捕模式。無本體採集效率更高、硬體成本更低，可適用於大規模積累通用全身互動樣本；遙操作採集則用於後期的真機微調與精度對齊。兩種模式搭配使用，更好地在資料規模、採集成本與真機適配精度之間實現平衡。

德塔智慧創始人兼CEO馬曉健認為，人形機器人的學習邏輯應當對標人類，必須完整採集全身與環境的互動行為，才能搭建無認知偏差的世界模型。

三層原生協同架構：大腦+小腦+力位混合

精準理解三維空間只是感知層基礎，機器人能否把高層任務意圖轉化為毫秒級精準肢體運動，是落地作業的另一重核心門檻。高自由度人形本體擁有數十個聯動關節，單一高層指令無法直接驅動全身平衡、發力、位移，底層控制鏈路複雜度極高。

此前常見做法是將規劃模型輸出的指令直接下發給底層控制器，這套方式在低自由度的機械臂上尚且可行，但面對高自由度的人形機器人，中間缺失的全身協同調節模組會直接導致動作卡頓、發力失控乃至失衡摔倒。

為了解決這一斷層問題，德塔智慧搭建的是“大腦+小腦+力位混合”三層原生協同架構。三層模型分工明確、閉環聯動：大腦模組搭載自研三維世界引擎，負責環境感知、長時序任務規劃、高層互動意圖輸出；小腦是基於海量模擬強化學習訓練的神經網路，接收大腦稀疏高層指令，轉化為數十至數百赫茲的全身電機精細控制訊號，即時動態調整重心、協調四肢發力，解決高自由度本體平衡控制難題；最後經由力位混合層輸出柔順的控制。

這套大小腦分層架構的差異化價值，在全尺寸人形、五指靈巧手等高自由度裝置上會充分釋放。小腦依託全身全景互動資料持續迭代，可自適應適配各類複合全身任務。

生態定位：基礎模型提供方

馬曉健判斷，隨著具身智慧產業化加速，演算法模型企業與硬體主機廠深度協同將成為主流發展模式。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，依託標準化的本體適配流程，實現模型在不同硬體平台間的快速遷移。作為人形機器人生態中的基礎模型提供方，公司致力於為各類本體提供可部署、可擴充套件的全身智慧底座，成為連線硬體平台與上層應用的關鍵一環。