德塔智能完成近5億元天使++輪融資，成立半年融資六輪

人形機(jī)器人基礎(chǔ)模型公司德塔智能（Delta Intelligence）近日完成近5億元天使++輪融資，本輪投資方包括多家上市公司產(chǎn)業(yè)方和頭部財(cái)務(wù)投資機(jī)構(gòu)。

據(jù)悉，資金將主要用于人形機(jī)器人基礎(chǔ)模型持續(xù)迭代、自研數(shù)采設(shè)備的量產(chǎn)與數(shù)據(jù)閉環(huán)建設(shè)，以及核心研發(fā)團(tuán)隊(duì)擴(kuò)充，推動(dòng)技術(shù)在真實(shí)工業(yè)場(chǎng)景中的工程化驗(yàn)證。

德塔智能人形機(jī)器人在真實(shí)家居場(chǎng)景中完成全身協(xié)同操作

這是公司成立半年內(nèi)完成的第六輪融資。此前投資方包括智元機(jī)器人、樂(lè)聚機(jī)器人、星海圖等主機(jī)廠，元禾控股、復(fù)星銳正、華映資本、聯(lián)想創(chuàng)投等財(cái)務(wù)機(jī)構(gòu)，以及汽車、半導(dǎo)體領(lǐng)域資本。

同期，德塔智能發(fā)布頭戴式全身全景數(shù)據(jù)采集設(shè)備Delta D1。佩戴者正常作業(yè)，設(shè)備即可同步采集第一人稱全景視覺(jué)與全身關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)軌跡，全程不依賴機(jī)器人本體，具身智能基礎(chǔ)模型訓(xùn)練所需的全身交互數(shù)據(jù)由此規(guī)模化產(chǎn)出。

為全身智能而建的基礎(chǔ)模型

德塔智能成立于2026年1月，研發(fā)方向是原生通用人形機(jī)器人基礎(chǔ)模型。

「原生」二字針對(duì)的是一個(gè)行業(yè)現(xiàn)狀：當(dāng)前主流具身智能模型的空間認(rèn)知建立在二維視覺(jué)表征上，單目圖像缺失真實(shí)深度，僅憑像素估算距離可能產(chǎn)生較大偏差。機(jī)器人站在門前，二維表征難以準(zhǔn)確判斷門把手的距離、開(kāi)門的方向、身體要讓出多少空間——這類模糊判斷進(jìn)入真實(shí)廠區(qū)后會(huì)逐步累積，導(dǎo)致長(zhǎng)時(shí)序連續(xù)作業(yè)無(wú)法完成。

德塔智能的做法是從底層換掉表征。公司自研原生三維世界引擎，以三維表征作為模型核心，可直接處理點(diǎn)云，高斯?jié)姙R等三維場(chǎng)景表示，實(shí)現(xiàn)原生的三維理解，推理和對(duì)未來(lái)環(huán)境狀態(tài)的推演。

在這套引擎之上，公司采用「大腦＋小腦+力位混合」三層協(xié)同架構(gòu)。大腦負(fù)責(zé)環(huán)境感知、長(zhǎng)時(shí)序任務(wù)規(guī)劃和操作決策，訓(xùn)練幾乎不使用仿真數(shù)據(jù)——仿真器難以復(fù)刻柔性形變、多觸點(diǎn)受力這類復(fù)雜接觸，大腦必須依賴真機(jī)原生交互數(shù)據(jù)。小腦負(fù)責(zé)全身平衡與底層控制，在仿真環(huán)境中經(jīng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)海量試錯(cuò)，將大腦的稀疏指令轉(zhuǎn)化為數(shù)十至數(shù)百赫茲的全身電機(jī)控制信號(hào)。最后經(jīng)由獲得力位混合層輸出柔順的控制。三個(gè)層級(jí)分工明確、閉環(huán)聯(lián)動(dòng)。

數(shù)據(jù)從哪來(lái)：Delta D1與工業(yè)數(shù)據(jù)集2.0

大腦的訓(xùn)練依賴真機(jī)交互數(shù)據(jù)，而這類數(shù)據(jù)目前沒(méi)有現(xiàn)成來(lái)源。

「市面上多數(shù)數(shù)采方案僅能采集手部等局部動(dòng)作，基于此訓(xùn)練的模型難以完整理解人與環(huán)境的交互，也難以掌握攀爬梯具、推拉重型門等依賴全身協(xié)同的復(fù)雜任務(wù)。」德塔智能創(chuàng)始人兼CEO馬曉健表示，人形機(jī)器人必須完整采集全身與環(huán)境的交互行為，才能建立無(wú)認(rèn)知偏差的世界模型。

行業(yè)主流的采集方案輸出的是上肢的視頻流數(shù)據(jù)，錄下作業(yè)過(guò)程、切分成片段，模型學(xué)到的是一幀幀畫面。而雙足人形的全身協(xié)同訓(xùn)練需要另一種形態(tài)的數(shù)據(jù)——人體全身骨架數(shù)據(jù)：人體全身百余個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡，經(jīng)算法實(shí)時(shí)解算為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并與視覺(jué)信息在時(shí)間軸上對(duì)齊。目前市面上還沒(méi)有能批量產(chǎn)出此類數(shù)據(jù)的方案。

與本輪融資同期發(fā)布的Delta D1，就是為規(guī)模化生產(chǎn)這種數(shù)據(jù)而造的設(shè)備。采集者佩戴D1正常作業(yè)即可，無(wú)需機(jī)器人本體，也無(wú)需動(dòng)捕棚和場(chǎng)地改造；設(shè)備同步記錄第一人稱全景視覺(jué)與全身關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)軌跡，全局定位精度控制在2cm以內(nèi)，數(shù)據(jù)采完即可用于訓(xùn)練。針對(duì)雙臂精細(xì)操作的場(chǎng)景，手持配件D1-Gripper與頭戴設(shè)備協(xié)同工作，補(bǔ)齊抓取、裝配等末端細(xì)節(jié)。

德塔智能人形機(jī)器人在真實(shí)環(huán)境中完成精細(xì)操作任務(wù)

具身智能的數(shù)據(jù)缺口遠(yuǎn)超任何一家公司的采集能力，德塔智能選擇向行業(yè)開(kāi)放這套采集體系，與本體廠商、科研機(jī)構(gòu)及產(chǎn)業(yè)各方共建具身數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。采集數(shù)據(jù)經(jīng)跨本體重定向后，可用于宇樹G1/H2、智元靈犀X2/A3，樂(lè)聚夸父4代/5代、星海圖Kengo等不同人形本體的算法訓(xùn)練。

此前，德塔智能已聯(lián)合中國(guó)信息通信研究院發(fā)布工業(yè)數(shù)據(jù)集2.0，工人佩戴D1在真實(shí)產(chǎn)線上邊作業(yè)邊采集，無(wú)需中斷生產(chǎn)。

從實(shí)驗(yàn)室到產(chǎn)線

德塔智能的基礎(chǔ)模型已經(jīng)進(jìn)入真實(shí)作業(yè)。電網(wǎng)全身巡檢要求機(jī)器人在變電站這類復(fù)雜空間中邊移動(dòng)邊操作設(shè)備，汽車零部件上下料、SMT料箱分揀考驗(yàn)的是移動(dòng)中的抓取與連續(xù)搬運(yùn)——這些正是全身協(xié)同能力必須兌現(xiàn)的任務(wù)類型。

支撐落地速度的是一套標(biāo)準(zhǔn)化的跨本體適配流程：全身動(dòng)捕數(shù)據(jù)采集、跨本體運(yùn)動(dòng)重定向、小腦仿真強(qiáng)化學(xué)習(xí)、大腦快速微調(diào)，面對(duì)新本體不需要重新采集大規(guī)模數(shù)據(jù)、從頭訓(xùn)練系統(tǒng)。依托完整底層技術(shù)體系，德塔智能團(tuán)隊(duì)已與智元、樂(lè)聚、星海圖、宇樹等頭部人形機(jī)器人廠商建立長(zhǎng)期合作，依托標(biāo)準(zhǔn)化的本體適配流程，實(shí)現(xiàn)模型在不同硬件平臺(tái)間的快速遷移。作為人形機(jī)器人生態(tài)中的基礎(chǔ)模型提供方，公司致力于為各類本體提供可部署、可擴(kuò)展的全身智能底座，成為連接硬件平臺(tái)與上層應(yīng)用的關(guān)鍵一環(huán)。

具身智能的競(jìng)爭(zhēng)正在從運(yùn)動(dòng)展示走向物理作業(yè)。決定一臺(tái)人形機(jī)器人能否真正干活的，是它對(duì)三維空間的理解精度，和把全身幾十個(gè)關(guān)節(jié)協(xié)調(diào)起來(lái)的可靠性。半年六輪融資之后，德塔智能正為通用人形機(jī)器人補(bǔ)上全身智能這塊基座。

團(tuán)隊(duì)

創(chuàng)始人兼CEO馬曉健，本科畢業(yè)于清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系，博士畢業(yè)于UCLA，曾在Google Robotics、NVIDIA Research從事機(jī)器人學(xué)習(xí)與大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)研究，后任北京通用人工智能研究院研究員，主導(dǎo)跨本體具身智能項(xiàng)目，推動(dòng)同一套模型在不同廠商本體上的遷移復(fù)用。

聯(lián)合創(chuàng)始人劉航欣，本科畢業(yè)于美國(guó)弗吉尼亞理工大學(xué)，于UCLA獲機(jī)械工程碩士與計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位，現(xiàn)任北京大學(xué)智能學(xué)院助理教授，在Science/Nature子刊發(fā)表多篇論文。曾任北京通用人工智能研究院研究員、機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室主任，研究方向?yàn)闄C(jī)器人感知、認(rèn)知與學(xué)習(xí)與人機(jī)交互。

聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家黃思遠(yuǎn)，本科畢業(yè)于清華大學(xué)自動(dòng)化系，博士畢業(yè)于UCLA，現(xiàn)任北京通用人工智能研究院具身機(jī)器人中心主任，曾在DeepMind、Meta從事前沿研究，提出空間智能「生成—理解—規(guī)劃」統(tǒng)一模型及力—位混合控制統(tǒng)一理論，相關(guān)成果獲得CoRL最佳論文獎(jiǎng)。