【本報訊】人形機器人基礎模型企業德塔智能近日完成新一輪融資，金額接近 5 億元。本輪投資方包括多家上市公司產業資本以及頂級財務投資機構。募集資金主要用於人形機器人基礎模型持續迭代、自研數據採集設備量產及數據閉環體系建設，同時擴充核心研發團隊，推動技術於真實工業場景進行工程化驗證。據悉，公司自 2026 年 1 月成立至今，累計完成六輪融資。
聚焦原生三維路線 搭建分層協同模型架構
以此技術底座為基礎，研發團隊採用「大腦 + 小腦 + 力位混合」三層協同架構。大腦層負責環境感知、長時序任務規劃及操作決策，訓練主要依靠實體機器人原生交互數據；小腦層處理全身平衡與底層控制，透過模擬環境強化學習，把大腦發出的稀疏指令轉換成高頻全身電機控制訊號；最後透過力位混合層實現順滑控制效果，三個層級各司其職並形成閉環聯動。
自研採集設備 共建產業數據生態
訓練人形機器人的全身協調能力，需要大規模全身交互結構化數據作為支撐。德塔智能創辦人兼行政總裁馬曉健指出，現時大部分數據採集方案只能捕捉手部等局部動作，透過這類數據訓練的模型，難以充分理解人與環境的互動邏輯，亦不易掌握攀爬、重型推拉等需要全身配合的複雜任務。
伴隨本輪融資同步推出頭戴式全身全景數據採集設備 Delta D1，目標是大規模採集全身交互數據。設備毋須依附機器人硬件，亦不需要專業動捕棚及場地改裝；使用者佩戴設備正常操作，便能同步記錄第一人稱全景視覺資訊與全身關節運動軌跡，全域定位精度控制在 2 厘米以內，收集所得數據可直接用於模型訓練。針對雙臂精細操作場景，配套手持配件可與頭戴裝置聯動，補足抓取、裝配等末端操作的數據細節。
具身智能產業存在明顯的數據供應缺口，單一企業的採集規模無法滿足全行業需求。德塔智能將這套採集系統向業界開放，聯同機器人本體廠商、科研機構及產業合作夥伴搭建具身數據基礎設施。採集數據經跨本體運動重定向處理後，可適用多款主流人形機器人算法訓練。早前公司已聯合中國資訊通信研究院發布工業數據集 2.0，數據採集流程融入真實生產線，不會干擾工廠正常運作。
推進場景驗證 拓展跨本體產業合作
目前德塔智能基礎模型逐步落地真實作業場景，於電網全身巡檢、汽車零部件上下料、SMT 料箱分揀等工業環境展開測試，涵蓋移動操作、連續搬運等高度依賴全身協調的任務。
落地效率得益於一套標準化跨本體適配流程：透過全身動捕數據採集、跨本體運動重定向、小腦模擬強化學習、大腦快速微調等標準步驟，面對全新硬件本體時，無需重新採集海量數據、從頭訓練系統。至今團隊已與多家龍頭人形機器人企業建立長期合作，藉標準化適配流程令模型快速遷移至不同硬件平台；作為基礎模型供應商，為各類機器人本體搭建可部署、易擴展的全身智能底層系統。
現時具身智能產業正由技術示範，逐步邁向真實物理場景落地。三維空間感知精度、全身關節協調控制穩定性，是決定人形機器人實際作業能力的核心因素。德塔智能表示，未來會持續推動技術升級與產業生態合作，鞏固通用人形機器人的全身智能技術基礎。
【編輯:陸語】
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