UCLA博士团队创业人形机器人基础模型，德塔智能获近5亿元天使++轮融资

事件概述

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，投资方包括多家上市公司产业方和头部财务机构。资金将用于基础模型迭代、数采设备量产、数据闭环建设及团队扩充。公司成立于2026年1月，专注原生通用人形机器人基础模型（Humanoid Foundation Models, HFMs），目标是实现全身协同操作（Loco-Manipulation），推动具身智能工业与家庭场景落地。

核心信息

• 团队背景：三位核心创始人均为UCLA博士，拥有清华本科、北大任教等学术背景，技术覆盖机器人学习、大规模机器学习、具身智能，研究经历涵盖Google Robotics、NVIDIA Research、DeepMind、Meta等机构。
• 融资历程：成立半年内完成第六轮融资，此前投资方包括北京通研院、智元机器人、乐聚机器人、星海图等本体厂商，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。
• 技术路线：采用“大脑+小脑+力位混合”三层原生协同架构：
  • 大脑：搭载自研三维世界引擎，以原生三维表征处理点云、高斯泼溅等数据，负责环境感知、长时序任务规划及高层交互意图输出。
  • 小脑：基于仿真强化学习训练，将大脑稀疏指令转化为数十至数百赫兹的全身电机控制信号，实时调整重心、协调四肢发力，解决高自由度平衡控制。
  • 力位混合层：输出柔顺控制，实现全身协同。
• 数据采集：自研全身全景数采设备，纯视觉架构，同步捕捉手、脚、腰、肩等全维度人体骨架运动轨迹及实时三维场景重建。支持搭载本体的遥操作采集和无本体的UMI、Ego-centric动捕模式，兼顾数据规模与精度。
• 跨本体适配：已沉淀标准化流程，包含全身动捕数据采集、跨本体运动重定向、小脑仿真强化学习、大脑快速微调四个环节，降低适配周期和成本。

值得关注

• 团队选择“全身智能”原生架构，而非在既有框架上迁移复制，意图消除二维表征带来的空间认知偏差。
• 与智元、乐聚、星海图、宇树等头部人形机器人厂商建立长期合作，作为基础模型提供方连接硬件平台与上层应用。
• 大脑训练依赖真机原生交互数据（避免仿真失真），小脑训练以仿真为核心（平衡控制优化），两条数据链路独立。
• 公司判断，算法模型企业与硬件主机厂深度协同将成为具身智能产业主流模式。