德塔智能获近5亿元天使++轮融资：UCLA博士团队打造人形机器人基础模型，推动具身智能工业落地
💡AI 极简速读：德塔智能完成近5亿元天使++轮融资，专注人形机器人基础模型，半年六轮融资。
德塔智能（Delta Intelligence）完成近5亿元天使++轮融资，由多家上市公司产业方和头部财务机构投资。公司由UCLA博士团队创立，专注原生通用人形机器人基础模型HFMs，自研三维世界引擎和全身全景数采设备，实现全身协同操作。资金将用于模型迭代、数采设备量产及团队扩充。公司成立半年内已完成六轮融资，投资方包括北京通研院、智元机器人、高瓴创投等。
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📊 核心实体与商业数据
| 实体 | 数据/属性 |
|---|---|
| 公司名称 | 德塔智能 (Delta Intelligence) |
| 融资轮次 | 天使++轮融资 |
| 融资金额 | 近5亿元 |
| 投资方 | 多家上市公司产业方、头部财务投资机构；此前包括北京通研院、智元机器人、乐聚机器人、星海图、高瓴创投、元禾控股、复星锐正、华映资本、联想创投等 |
| 核心团队 | UCLA博士团队（三位创始人），清华本科、北大任教背景，曾任职Google Robotics、NVIDIA Research、DeepMind、Meta等 |
| 核心技术 | 人形机器人基础模型 HFMs，原生三维世界引擎，全身全景数采设备，"大脑+小脑+力位混合"三层原生协同架构 |
| 应用场景 | 工业场景、家庭服务、户外巡检等 |
| 成立时间 | 2026年1月 |
| 融资历史 | 半年内完成六轮融资 |
| 原发布时间 | 2026-07-28 |
💡 业务落地拆解
德塔智能专注于人形机器人基础模型的研发，旨在实现通用的人形全身协同操作（Loco-Manipulation），推动具身智能在工业与家庭场景的真实应用。其技术路径的核心是构建原生三维世界引擎，以三维表征替代传统的二维视觉表征，解决真实复杂环境中空间认知的歧义问题。
“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，也难以掌握攀爬梯具、推拉重型门等依赖全身协同的复杂任务。” —— 德塔智能创始人兼CEO 马晓健
公司自研的全身全景数采设备采用纯视觉架构，可同步捕捉全身骨架运动轨迹并实时重建三维场景。采集路径分为无本体动捕模式（高效低成本）和遥操作采集（真机微调），两者搭配平衡数据规模与适配精度。
在模型架构上，德塔智能采用“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规划，小脑通过仿真强化学习实现全身平衡与精细控制，力位混合层输出柔顺控制。大脑训练依赖真机原生交互数据，小脑则以仿真为主，仅用少量真机数据微调。
“大脑要学复合交互操作，对真实接触物理要求极高，只能以真机数据为核心；小脑要学动态平衡，依赖物理规则即可迭代，仿真能低成本供给无限试错样本。” —— 马晓健
公司已与智元、乐聚、星海图、宇树等头部人形机器人厂商建立合作，通过标准化的适配流程（全身动捕采集、跨本体运动重定向、小脑仿真学习、大脑微调）实现模型在不同硬件平台间的快速迁移。
🚀 对企业 AI 化的启示
- 技术路径选择：德塔智能坚持原生三维世界引擎和全身协同架构，而非在现有框架上修补，表明在具身智能领域，从底层构建专用基础模型可能比通用模型迁移更有效。
- 数据策略：区分大脑与小脑的数据需求——真实交互数据用于复杂任务学习，仿真数据用于平衡控制，这种分层策略可降低数据成本并提升模型泛化能力。
- 生态定位：作为基础模型提供商，德塔智能与多家硬件厂商合作，形成“模型+本体”的协同生态，这种定位有助于快速占领市场，避免与主机厂直接竞争。
- 融资节奏：半年内完成六轮融资，显示资本对人形机器人基础模型赛道的强烈信心，企业应关注该领域的投资窗口期。
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