AI热榜 作者 | 黄楠 编辑 | 袁斯来 硬氪获悉，人形机器人基础模型公司德塔智能（Delta Intelligence）近日完成近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。
资金将主要用于人形机器人基础模型持续迭代，加快自研数采设备的量产与数据闭环建设，扩充核心研发团队，以推动技术在真实工业场景中的工程化落地与验证。
这也是公司成立半年内完成的第六轮融资，此前，投资方包括北京通研院、智元机器人、乐聚机器人、星海图等人形机器人主机厂，高瓴创投、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。
德塔智能成立于2026年1月，专注研究原生通用人形机器人基础模型 HFMs（Humanoid Foundation Models），最终实现通用的人形全身协同操作（Loco-Manipulation），推动具身智能向工业与家庭场景的真实应用。
以人形机器人为载体，加速物理通用人工智能（Physical AGI）的到来。
三位核心创始人均获UCLA博士学位，具有清华本科、北大任教等学术背景。
团队的技术专长覆盖机器人学习、大规模机器学习、机器人系统与具身智能，研究及产业经历横跨Google Robotics、NVIDIA Research、DeepMind、Meta、北京大学和北京通用人工智能研究院，并参与过多项美国DARPA、ONR及NSF机器人项目。
多元的研究方向与横跨学术界、产业界的实践积累，使团队形成了从前沿研究到技术落地的全栈软硬件能力。
具身智能赛道正从运动展示加速迈向物理作业。
德塔智能团队创立背后，源于一条清晰的技术路径探索：双足人形机器人的基础模型，必须从一开始就为“全身智能”而建，而非在既有框架上进行迁移复制或填补。
一个必须面对的事实是，人形机器人走出实验室之后，面对的是带有台阶、门槛、楼梯及其他特殊地形的真实物理空间。
这些场景中，机器人既要移动，又要操作，还需在动态环境中持续保持平衡与决策，要实现全身协同操作，前提是设备对所处空间有足够精准的认知——这种空间理解必须是三维的、实时的、无歧义的。
然而，当前主流的具身智能模型中，其空间认知仍建立在二维视觉表征之上。
当机器人走进工业生产、能源运维、家庭服务与户外巡检等真实复杂环境，二维视觉表征容易带来缺失真实空间深度，几何关系存在歧义，大场景中上下文易爆炸的问题，进而制约机器人环境理解与安全作业能力。
举个例子，当机器人站在门前，二维表征往往难以准确判断门把手距离、开门方向、身体空间如何变动才能让出开门空间。
这种模糊判断随着设备进入真实场景，容易累积并放大动作误差，导致长时序连续作业无法完成。
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