2026年9月28日德塔智能发布原生人形机器人基础模型 Delta-0Δ₀。通过DemoDelta-0展示了比肩Figure Helix 2.5的自主长程、全身协调、快速敏捷等能力让人形机器人在210秒内规划32步完成9个家庭场景常见任务刷新了人形机器人在单位时间内完成任务数量和质量的上限。该Demo以一镜到底的方式完整呈现了搭载 Delta-0的人形机器人在卧室、客厅和厨房等家居场景中识别环境、准确理解和规划任务通过全身协同操作连续完成了识别、放好游戏机并整理床铺、捡起地面玩偶并放置、拿起衣物并放进洗衣机、拿起杯子并放入洗碗机、打开冰箱找到变质水果、踩下垃圾桶脚踏板丢弃水果最后坐到沙发上。与此同时另一台配备高自由度灵巧手的人形机器人则完成了拿起黑胶唱片操作唱片机播放应声起舞等一系列精巧的全身协同操作任务。Delta-0模型的领先源自“大脑-小脑-力位”协同设计。Delta-0面向人形机器人的完整身体构建模型将视觉、语言和本体状态等输入转化为统一的全身动作目标把空间理解、任务推理、动作决策和全身控制联系起来让人形机器人能够在移动和保持平衡的同时完成操作。Delta-0的“大脑”根据视觉为主的多模态传感指挥人形机器人手脚的运动“小脑”则是负责全身协调平衡与运动本能将大脑的指令变为高频的电机控制“力位” 混合控制兼顾运动位置与接触受力让机器人在接触物体时精确调整动作并保持身体稳定。在数据与训练方面Delta-0复用既有上肢操作及跨本体数据并结合团队采集的人类全身动作数据补足下肢参与、移动和姿态变化等信息。其中以人为中心的数据管线覆盖采集、标注、处理和预训练真实交互反馈、人工纠正与强化学习则用于后训练和失败恢复。Delta-0模型还采用了“真实-仿真-真实”的策略学习与评估体系。Delta-0的训练基于德塔D1采集的人类第一视角观测与全身动作数据以及多样化运动数据能理解真实环境与人体如何响应和交互。Delta-0还通过增量动作接口接收策略指令和人工纠正利用真实物理交互反馈与强化学习继续改进行为。评测方面系统将真实场景重建到仿真环境中让人形智能体重复导航、操作和重试再回到实机验证确认仿真结果能否迁移。德塔智能创始人兼CEO马晓健博士认为“人形机器人的价值不只是外形接近人而是能够进入已经按人的尺度建成的空间在复杂环境中移动并同时完成全身协同操作机器人需要把通过性和操作能力放在同一个任务里考虑更困难的是让这些能力在一个连续任务里配合起来交付结果。Delta-0的技术Demo部分展示了我们在这一领域的能力也让行业更有信心加速推动人形智能在真实场景的爆发式落地。”机器人能接好班要自主长程。本体在210秒内完成9项任务意味着Delta-0在完成任务之间需要根据本体移动获得的信息自主切换任务目标调整完成任务的优先级和顺序让前一动作留下的身体姿态和物体状态成为后续决策的条件。Delta-0之所以能实现自主长程是基于移动和操作的未降速数据进行训练成为一个能够理解空间与物理学会人类与环境交互方式并迁移到不同机器人本体上的智能大脑是一个依托于本体觉理解力交互的高自由度运动协调本能模型从而实现上层智能大脑与底层本能小脑的深度协同。机器人任务做得好要全身协调这体现在对物体、位置和接触过程的大小脑协同和力度控制。从拿起黑胶唱片、对准唱机放置并启动播放、合上唱机罩需要识别不同实体的空间关系和材质精巧完成操作洗碗机需要控制灵巧手精确找到把手、判断门的开启方向和开门所需力度并在施力时调整站姿和重心以类似人类拉开重门的方式以左手撑住橱柜门借力开门将餐具放进洗碗机则考验机器人在有限开角的空间中协调身体与手部的轻巧放置动作。机器人进入真实场景要快速敏捷。不是单个动作快而是识别、决策和行动能够及时、顺滑的衔接。机器人要根据场景判断下一步做什么调整身体位置和姿态再由双手、手臂、躯干与双腿协同执行。快速敏捷是结果原因是Delta-0基于多个训练阶段使用人类的全身数据并优化了推理、通信和异步执行。德塔智能联合创始人兼首席科学家黄思远认为“通用大模型可以帮助机器人理解任务、规划步骤但这不等于能在受力、失衡和连续接触中把动作做稳。物理智能的分水岭是模型能不能把判断落到身体控制上并在真实交互中持续修正。比如如果把移动和操作拆开实现起来更简单但在真实任务里却可能多出一道巨大的鸿沟。对人形机器人来说走到哪里、怎样站稳、手如何操作和发力必须作为一个全身问题来学习和控制。Delta-0的发布证明了我们选择的是一条光荣的荆棘路。”Delta-0的发布只是德塔智能推进人形智能的一小步德塔智能将继续与本体、数据和场景伙伴开展适配与验证推动基础模型服务更多本体快速拓展在真实环境中的真实应用。据了解德塔智能Delta Intelligence是专注于原生人形机器人基础模型Humanoid Foundation ModelsHFMs研发的新一代具身智能企业推动人形机器人从“分散能力”向“全身协同”演进最终实现人形机器人的通用智能。HFMs拥有三大“原生”基因由原生人形机器人数据训练以具备原生3D空间推理能力的世界引擎为底座构建原生类人大小脑架构统一建模空间理解、任务推理与全身控制使机器人能够协调双手、双腿与躯干完成全身协同操作Loco-Manipulation并将通用模型能力迁移至不同人形机器人本体推动人形机器人从“会动”走向真正“能干活”。