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。这家成立于2026年1月的初创企业，在短短半年内已累计完成六轮融资，展现出资本市场对具身智能赛道的高度关注。公司表示，新资金将主要用于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，推动技术在真实工业场景中的工程化验证。
德塔智能的核心创新在于其“原生通用人形机器人基础模型”的研发方向。当前主流具身智能模型的空间认知建立在二维视觉表征上，单目图像缺失真实深度信息，仅凭像素估算距离可能产生较大偏差。例如，机器人站在门前时，二维表征难以准确判断门把手的距离、开门的方向以及身体需要让出的空间，这种模糊判断在真实厂区会逐步累积，导致长时序连续作业无法完成。德塔智能从底层换掉表征，自研原生三维世界引擎，以三维表征作为模型核心，可直接处理点云、高斯泼溅等三维场景表示，实现原生的三维理解、推理和对未来环境状态的推演。在这套引擎之上，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、长时序任务规划和操作决策，训练几乎不使用仿真数据，因为仿真器难以复刻柔性形变、多触点受力等复杂接触，大脑必须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海量试错，将大脑的稀疏指令转化为数十至数百赫兹的全身电机控制信号；最后经由力位混合层输出柔顺的控制，三个层级分工明确、闭环联动。
与融资同期发布的Delta D1头戴式全身全景数据采集设备，是德塔智能解决数据瓶颈的关键产品。行业主流的采集方案通常只能输出上肢的视频流数据，录下作业过程后切分成片段，模型学到的是一帧帧画面。但双足人形机器人的全身协同训练需要另一种形态的数据——人体全身骨架数据，即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。目前市面上还没有能批量产出此类数据的方案。Delta D1的设计理念是让采集者佩戴设备正常作业，设备即可同步采集第一人称全景视觉与全身关节运动轨迹，全程不依赖机器人本体，从而规模化产出具身智能基础模型训练所需的全身交互数据。德塔智能创始人兼CEO马晓健强调，人形机器人必须完整采集全身与环境的交互行为，才能建立无认知偏差的世界模型。此前公司的投资方包括智元机器人、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、半导体领域资本，显示出产业资本与财务资本对人形机器人基础模型赛道的共同看好。随着资金到位和Delta D1的规模化部署，德塔智能有望加速推动人形机器人在真实工业场景中的落地应用。
