人形机器人基础模型企业德塔智能（Delta Intelligence）宣布完成近 5 亿元天使 ++ 轮融资，投资方包含多家上市公司产业资本以及头部财务投资机构。融资资金将重点投入人形机器人原生基础模型持续迭代、自研数采设备量产落地、全身交互数据闭环体系搭建，同时扩充核心研发团队，推进整套技术方案在工业实景当中开展工程化验证。

　　本次融资是公司创立半年内落地的第六轮融资。投资方矩阵兼具产业与财务属性，既有智元机器人、乐聚机器人、星海图等整机厂商，也汇集元禾控股、复星锐正、华映资本、联想创投等一线投资机构，同时吸引汽车、半导体领域产业资本持续布局。

　　与融资消息同步，德塔智能正式推出头戴式全身全景数据采集设备 Delta D1。使用者正常开展作业即可完成数据采集，无需依托机器人本体，也不用搭建动捕棚、改造场地环境。设备同步采集第一人称全景视觉信息与人体全身关节运动轨迹，全局定位精度可达 2 厘米，规模化产出训练全身协同具身模型必备的人机交互数据。针对双臂精细抓取装配场景，配套 D1-Gripper 手持组件，补齐末端操作细节数据。采集数据经过跨本体运动重定向处理，能够适配宇树 G1/H2、智元灵犀 X2/A3、乐聚夸父系列、星海图 Kengo 等主流人形机器人开展算法训练。此前，企业已经联合中国信息通信研究院发布工业数据集 2.0，工人佩戴设备在产线正常作业过程中同步采集数据，无需中断生产。

　　德塔智能 2026 年 1 月成立，核心赛道为原生通用人形机器人基础模型。当前行业大量具身模型依靠二维视觉表征构建空间认知，仅凭像素推算距离极易产生偏差，机器人在开门、搬运、长时序连续作业场景下误差持续累积，难以稳定完成复杂任务。德塔智能从底层重构技术路线，自研原生三维世界引擎，直接处理点云、高斯泼溅等三维场景数据，实现原生三维空间感知、推理以及环境未来状态推演。

　　在此之上，公司搭建 “大脑＋小脑 + 力位混合” 三层协同架构。大脑负责环境感知、长时序任务规划与操作决策，训练阶段大量采用真机交互数据，规避仿真环境难以复刻柔性形变、多点受力等物理接触难题；小脑专注全身平衡控制，依托仿真强化学习完成海量试错，将高层稀疏指令转化为高频电机控制信号；最终由力位混合控制层输出柔顺动作指令，三层系统闭环联动，支撑人形机器人全身协同作业。

　　在数据供给层面，行业主流采集方案大多仅捕捉上肢局部动作，难以支撑攀爬、重型推拉等全身联动任务训练。德塔智能选择向整个产业开放数采体系，联合本体企业、科研机构共建具身智能数据基础设施，缓解行业普遍存在的全身交互数据稀缺难题。

　　目前德塔智能基础模型已经落地真实工业场景，在变电站全身巡检、汽车零部件上下料、SMT 料箱分拣等任务中验证全身移动操作能力。企业建立标准化跨本体适配流程，完成全身动捕采集、运动重定向、仿真强化学习、模型微调整套流水线，面向全新硬件平台无需从零采集海量数据、从头训练系统。公司已经与智元、乐聚、星海图、宇树等头部人形机器人企业达成长期合作，定位人形生态当中的基础模型供应商，打造连接硬件本体与上层应用的通用智能底座。

　　赛道竞争重心逐步从舞台运动演示转向真实物理作业，机器人三维空间理解精度、全身多关节协同可靠性成为核心分水岭。凭借密集资本加持、三维原生技术路线与自研数据采集硬件，德塔智能瞄准通用人形机器人的 “全身智能” 短板，持续完善具身智能底层基础设施。

　　团队方面，创始人兼 CEO 马晓健为清华大学计算机本科、UCLA 博士，曾任职 Google Robotics、NVIDIA Research，在北京通用人工智能研究院主导跨本体具身智能项目；联合创始人刘航欣拥有弗吉尼亚理工本科、UCLA 机械与计算机博士学位，现任北京大学智能学院助理教授；联合创始人、首席科学家黄思远本科毕业于清华大学自动化系，UCLA 博士，曾在 DeepMind、Meta 开展前沿研究，现任北京通用人工智能研究院具身机器人中心主任。