德塔智能完成近5亿元天使++轮融资，成立半年融资六轮

先说几个关键判断：人形机器人行业正在从“展示运动能力”全面转向“解决物理作业问题”。而在这个拐点上，一家成立仅半年的公司又完成了一轮近5亿元的天使++轮融资。

这家公司叫德塔智能（Delta Intelligence），本轮的投资方包括多家上市公司产业方和头部财务机构。资金用途很明确：继续迭代人形机器人基础模型，把自研的数采设备量产，围绕数据闭环做建设，同时扩充核心研发团队，把技术真正在工业场景里落地验证。

德塔智能人形机器人在真实环境中完成精细操作任务

现在的具身智能领域，数据缺口大到什么程度？光靠一家公司根本填不满。德塔智能的解法是向行业开放自己的采集体系，跟本体厂商、科研机构以及其他产业方一起，把数据基础设施建起来。采集到的数据经过跨本体重定向，可以在宇树G1/H2、智元灵犀X2/A3、乐聚夸父4代/5代、星海图Kengo等不同人形机器人本体上跑算法训练。

在此之前，德塔智能已经跟中国信息通信研究院联合发布了工业数据集2.0。工人戴着D1设备在真实产线上边干活边采集数据，生产不用停。

从实验室到产线

基础模型已经进真实场景了。电网全身巡检，机器人在变电站这种复杂空间里边移动边操作设备；汽车零部件上下料、SMT料箱分拣，考验的是移动中抓取和连续搬运。这些任务，拼的都是全身协同能力。

能这么快落地，靠的是一套标准化的跨本体适配流程：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。面对新本体，不需要重新采集大规模数据，更不用从头训练系统。德塔智能已经和智元、乐聚、星海图、宇树这些头部人形机器人厂商建立了长期合作，模型可以快速在不同硬件平台上迁移。作为基础模型提供方，他们要做的，就是给各类本体提供可部署、可扩展的全身智能底座，成为连接硬件和上层应用的那一环。

具身智能的竞争，已经从运动展示转向物理作业了。决定一台人形机器人能不能真干活，看的是它对三维空间的理解精度，以及全身几十个关节协同工作的可靠性。半年六轮融资，德塔智能正在为通用人形机器人补上“全身智能”这块关键基座。

团队

创始人兼CEO马晓健，本科清华计算机，UCLA博士，在Google Robotics、NVIDIA Research做过机器人学习和大规模机器学习研究，后来在北京通用人工智能研究院当研究员，主导跨本体具身智能项目，推动同一套模型在不同厂商本体上迁移复用。

联合创始人刘航欣，本科美国弗吉尼亚理工，UCLA机械工程硕士和计算机科学博士，现在是北京大学智能学院助理教授，在Science/Nature子刊发过多篇论文。之前在北京通用人工智能研究院当过研究员和机器人实验室主任，研究方向是机器人感知、认知、学习与人机交互。

联合创始人兼首席科学家黄思远，本科清华自动化，UCLA博士，现任北京通用人工智能研究院具身机器人中心主任。在DeepMind、Meta做过前沿研究，提出空间智能“生成—理解—规划”统一模型和力—位混合控制统一理论，拿过CoRL最佳论文奖。