北京
来源：环球网
【环球网科技综合报道】人形机器人基础模型企业德塔智能近日完成新一轮近5亿元新融资，本轮投资方包括多家上市公司产业方及头部财务投资机构。募集资金将主要用于人形机器人基础模型持续迭代、自研数据采集设备量产与数据闭环建设，同时扩充核心研发团队，推动技术在真实工业场景开展工程化验证。据悉，自2026年1月成立以来，该公司已累计完成六轮融资。
聚焦原生三维路线 构建分层协同模型架构
在此技术底座之上，团队采用“大脑+小脑+力位混合”三层协同架构。大脑层负责环境感知、长时序任务规划与操作决策，训练环节主要依托真机原生交互数据；小脑层承担全身平衡与底层控制职能，通过仿真环境强化学习，将大脑的稀疏指令转化为高频全身电机控制信号；最终经由力位混合层输出柔顺控制效果，三个层级分工明确、闭环联动。
自研采集设备 共建产业数据生态
人形机器人全身协同能力的训练，依赖大规模全身交互结构化数据支撑。德塔智能创始人兼CEO马晓健表示，目前多数数据采集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逻辑，也较难掌握攀爬、重型推拉等依赖全身协同的复杂任务。
伴随本轮融资同步亮相的头戴式全身全景数据采集设备Delta D1，定位于规模化生产全身交互数据。该设备无需依托机器人本体，也无需专业动捕棚与场地改造，采集者佩戴设备正常作业，即可同步采集第一人称全景视觉信息与全身关节运动轨迹，全局定位精度控制在2厘米以内，采集完成的数据可直接用于模型训练。针对双臂精细操作场景，配套手持配件可与头戴设备协同工作，补齐抓取、装配等末端操作的数据细节。
具身智能领域存在较大的数据供给缺口，单家企业的采集能力难以满足产业整体需求。德塔智能向行业开放这套采集体系，与本体厂商、科研机构及产业各方共建具身数据基础设施。采集数据经跨本体重定向后，可适配多款主流人形机器人本体的算法训练。此前，该公司已联合中国信息通信研究院发布工业数据集2.0，数据采集过程融入真实产线作业流程，无需中断正常生产。
推进场景验证 拓展跨本体产业合作
目前，德塔智能的基础模型已逐步进入真实作业场景，在电网全身巡检、汽车零部件上下料、SMT料箱分拣等工业场景开展应用验证，覆盖移动操作、连续搬运等考验全身协同能力的任务类型。
支撑落地效率的是一套标准化跨本体适配流程，通过全身动捕数据采集、跨本体运动重定向、小脑仿真强化学习、大脑快速微调的标准化步骤，适配新硬件本体时无需重新采集大规模数据、从头训练系统。截至目前，该团队已与多家头部人形机器人厂商建立长期合作，依托标准化适配流程实现模型在不同硬件平台的快速迁移，作为基础模型提供方，为各类本体打造可部署、可扩展的全身智能底座。
当前，具身智能产业正逐步从技术演示向实际物理作业场景延伸，三维空间理解精度与全身关节协同控制的可靠性，是影响人形机器人实际作业能力的核心要素。德塔智能表示，后续将持续推进技术迭代与生态共建，夯实通用人形机器人的全身智能技术基座。（心月）
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