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投资界获悉，具身智能域新星OriginFlow（渊澈太初）宣布接连完成天使轮、战略轮、Pre-A1 轮多轮融资，累计融资总额 5 亿元人民币，集结了蓝驰创投、绿洲资本、58 战投、普华资本、水木清华种子校友基金、Monolith 砺思资本、元禾璞华、元禾原点、国创投等知名机构。

身后创始人秦涛，25 岁。本科毕业于哈尔滨工业大学，目前是清华大学博士生。2025 年创业，他率先提出并落地 NeuroScale 数据采集范式，以非侵入式运动经接口为核心入口，为机器人采集长期缺失的物理交互数据。

五个月，三轮融资，近找上秦涛的投资人明显多了起来。间隙中，投资界与秦涛做了场度交流，"大不会因为我们是 00 后就降低期望。"个关于具身数据的创业故事娓娓铺开。

从哈工大到清华

位 00 后闯入具身数据

2001 年出生于山西晋城，秦涛本科就读于哈尔滨工业大学机电工程学院。其间他有个近乎执拗的念头：只要站上赛场，哈工大的机器人就要拿。

"规格严格，功夫到。"他几乎把时间都交给了实验室和赛场，也是在这个过程中，他思考"人、机、数"三者的关系，如何构建个有的数据桥，使得人和机的交互带宽大幅度提，从而真正实现人机共融。经接口逐渐进入他的视野，并逐渐成为团队项目的核心技术底之。

此后他带队斩获几乎所有能拿的机器人竞赛，自己也获得哈工大校长章和五四青年章，成为个同时获此殊荣的大三本科生。回看那段经历，秦涛用了个词：RockFlow 岩浆——技术足够扎实，能在压下流动，又在变化中向前。

也是在哈工大，秦涛次接触到创业。大四那年，他先后进入李泽湘教授发起的圳科创学院和陆奇的奇绩创坛进行创业孵化，那是另个世界，用户、市场、产品、洞察——技术之外的变量扑面而来。

当时他已有个模糊的关于经接口基座模型的想法，投资人抛出橄榄枝，但秦涛没有急着下场，"当时没有找到特别好的应用场景作为切入，对人机共融有执念，如果终指向关的向，会有些不甘，对投资人也不负责。"

OriginFlow 创始人兼 CEO 秦涛

22 岁那年，秦涛来到清华大学读博，选择从自动驾驶切入补齐 AI 能力，那段时间里入产业线，并逐渐形成自己的判断：模型架构终会收敛，真正拉开差距的，是背后的数据基础设施。

直到 2025 年，OriginFlow 随之诞生。

OriginFlow 创 NeuroScale 技术范式，以非侵入式运动经接口为核心采集入口，基于全自研软硬件架构，提取皮肤表面经肌电信号 ( sEMG ) ，经由基础模型 PULSE 完成编码，重构手部姿态、发力、触觉反馈等原生多模态连续信息，消除数据异步误差，在保证感、非侵入的前提下，有补充 EgoScale 范式在视觉遮挡下失、力触觉缺失的技术局限，真正造面向具身智能域的"影子模式"。

概念示意图

简单来说，过去机器人多在学习人类动作结果。但人完成次抓取、拧动或按压，是先有运动意图，经经传至肌肉，再由肌肉肌腱驱动手指和手腕实现精细的动作。OriginFlow 要捕捉的，正是这条链路中早、细微的信号，试图补上机器人在文本和视觉之外，长期缺失的物理交互数据。

这也带来几个变化：非侵入、感、自然、采集率，设备部署轻，数据具有强的多样，也容易跨人群、跨环境和跨机器人本体复用。目前，OriginFlow 已在连续手势识别和力触觉重建上取得进展，可捕捉人类细微发力差异，传统机器人动作生硬、力控不足等问题。

回头看，这条路径并非凭空出现。对秦涛来说，过去多年的每次训练、转向和停顿，都在把他向 OriginFlow。"命运不会浪费任何段路，只是当时还看不见终点。"

五个月融资 5 亿元

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成立短短五个月，秦涛迅速拿下了多轮融资。

先是蓝驰创投、绿洲资本联投 OriginFlow 天使轮融资；随后在战略轮阶段，引入 58 战投、普华资本、水木清华种子校友基金等战略及产业投资机构，蓝驰创投、绿洲资本等老股东是以数千万元规模额加注，持续重仓。

新落地的 Pre-A1 轮融资，由 Monolith 砺思资本投，老股东普华资本额追投，同时汇聚元禾璞华、元禾原点、国创投等线市场化投资机构联参投。

融资节奏比预想中还要快。蓝驰创投相关负责人对次接触 OriginFlow 印象刻，当天取消了所有伙人的会议，投决会上 10 分钟便拍了板。

聊起 OriginFlow 的创始团队，蓝驰创投表示这是支具备强的产业和技术认知、资源整与人才吸引能力的团队，执行力突出，战略迭代速度快，希望未来成为行业的军者和破局者。

在秦涛看来，聪明的钱很难被"讲故事"动，真正起作用的是判断同频。OriginFlow 很多融资几乎是当场聊完、当场确认，"像呼吸样自然"。不止位投资表示，愿意长期陪伴公司跑出多结果。

与绿洲资本的相识始于场暴雨。的 Pitch 很少依赖完整讲述，pvc管道管件胶通常在前十分钟内，双就已经能够判断彼此之间是否有共识。旦共识建立，话题便不再停留于融资语境，转而变为次自然交流，恰似窗外雨势，越落越。二天，绿洲资本负责人很快给到回复：这轮我们投。

"他们提出了 NeuroScale 前瞻范式，将数据采集锚点从‘动作结果’前移至‘经意图’，动了数据源头的代际跃迁。"绿洲资本伙人 Ivy 表示："从长远的角度去看，我们相信在团队的动下，将重新定义数据采集式，甚至改写人机协作的底层逻辑。"

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这种同频，也出现在产业身上。

和 58 战投的次交流，秦涛站在白板前攀枝花泡沫板橡塑板专用胶，从经接口到真实场景，讲了两个小时。他回忆，那场交流里说了很多平时很难讲清楚的东西。有些判断，只有身处真实产业场景里的人，才能快接住。

Monolith 砺思资本，则是另段故事。先是早接触 OriginFlow 的位砺思资本投资人仿佛挖到了宝藏，其间对只说了句："你等等我。"

很快，秦涛见到 Monolith 砺思资本创始伙人曹曦。两人聊到关键处，曹曦停下来说："等下，这东西太有意思了，我琢磨下。"秦涛形容那场对话："如电光石火‌般。"后来他才知道，对也用了几乎相同的评价。

"秦涛是位天生的创业者。"曹曦表示，"他对大向的理解和把握，对组织的思考，以及想赢的决心，都给我们留下了刻印象。"

他认为，具身智能赛道的许多整机厂仍在为"机械臂如何抓得准"而头疼，本质上是前端数据供给不足、精度不够。OriginFlow 的技术案，正是从这底层问题切入，"期待公司团队在具身赛道持续发力和落地。"这笔投，也是 Monolith 砺思资本在具身智能赛道至今大笔出手。

当然，这位年轻创业者并非路顺风。团队曾在些关键决策上有过艰难拉扯、反复斡旋的时刻。难时，他和位早期创业成员聊到很晚。也是那刻，他次如此清晰地意识到："这是我这辈子定要做的事。"

绵绵用力，久久为功。回头看，那段波折反而成了道分界线。机会常在顺境显现，决心则在逆境生长。对秦涛来说，比赛旦开始，外面的声音都会退去，后只剩个答案：把它做成。

数据荒，具身智能下半场

具身智能的热度正向产业链蔓延。

过去年，模型、本体、硬件轮番上场，融资与估值路抬升。但越往真实产业场景走，个底层问题越难绕开：数据。

秦涛判断，具身智能的数据荒，注定不是两年可以填平的缺口。大语言模型有互联网作为土壤，自动驾驶有车队和道路日复日地回流数据；而机器人还没有这样的历史积累。"这是片真空带，真实世界里的动作交互、接触碰撞、滑移摩擦等带有闭环反馈的控制信号，都需要点点开采，行业将完成从到穷大的演进，终限逼近 Physical AGI 的终局"。

虽然技术路径各有价值及边界，终都指向同个向：自然真实、非侵入、可规模化。NeuroScale 要往前走的，正是这步——补齐被文本和视觉遗漏的物理交互信号，从而完善具身智能的数据基建。

真正的考验，由此落到产业现场。如今，OriginFlow 已开始围绕工业制造和庭服务两大场景进产业落地。

工业场景任务边界清晰，反馈也直接。条产线能少用几个人，某个环节良率能提升多少，都是产业容易感知的结果。据悉，OriginFlow 正与制造产业伙伴共建具身数采应用场景。

与此同时，庭服务则代表长远的想象空间。衣物整理、居清洁、厨房作业，看似日常却包含大量非标准动作，也能补足工业数据单的问题。公司联 58 集团等产业伙伴，围绕庭机器人所需的频操作任务，采集人类在真实庭中的操作数据，搭建面向庭服务机器人的技能库。

这也是他给 OriginFlow 设下的命题：完整定义具身智能的数据基础设施。未来的想象空间并不局限于具身数据，有可能成为下代人机交互入口，延伸到多应用域。

当机器人真正走进工厂、庭、医疗康复乃至复杂的服务场景，要学习的也不再只是人的动作。重要的，是人类在真实世界里长期积累下来的经验、判断和控制能力。

秦涛没有急着描述个宏大的终局。机器人要进入真实世界，数据基础设施还有太多缺口要补，而他们眼下只是先找到了块拼图。

他用了个年轻的比喻："现在的 OriginFlow，只是有了颗‘龙珠’，后面还会有很多颗。"

本文来源投资界，作者：露，原文：https://news.pedaily.cn/202605/564174.shtml

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