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OriginFlow押注肌肉信号而非视频，为机器人提供缺失的数据
清华博士秦神韬于2025年8月创立OriginFlow；三轮融资超5亿元人民币，将人类肌肉信号转化为机器人训练数据
OriginFlow（渊澈太初）
做的是什么生意
OriginFlow builds embodied-AI data infrastructure: non-invasive sEMG wristbands plus a foundation model (PULSE) that turns human muscle signals, vision and motion into 'Human Tokens' usable for training robots, starting with industrial and home-service scenarios.
启动资金：Over ¥500 million across angel, strategic and Pre-A1 rounds in about five months (Dec 2025–May 2026), backed by Lanchi Ventures, Oasis Capital, Monolith, 58 and others
起因
Qin Shentao, born 2001 in rural Shanxi, studied mechanical engineering at Harbin Institute of Technology, where his robotics teams won national competitions and he became the first junior to win both the President's Medal and the May 4th Medal. He incubated at Li Zexiang's Shenzhen X-Innovation and Kai-Fu Lee's MiraclePlus before starting a Tsinghua PhD, and founded OriginFlow in August 2025 after concluding that model architecture would converge — the real moat would be data infrastructure.
经过
OriginFlow completed angel (co-led by Lanchi Ventures and Oasis Capital), strategic (58, Puhua Capital, Tsinghua alumni seed funds) and Pre-A1 (led by Monolith) rounds within roughly five months, raising over ¥500 million with more than ten investors; Lanchi reportedly sent a term sheet the same day as the first meeting. It shipped the OriginKitGen 1.0 wristband, showed PULSE 0.2 reconstructing fingertip force in real time, and started data projects with manufacturing partners and 58 Group for home-robot skill databases.
还没有结局，它还在跑。
背景
OriginFlow（渊澈太初）是一家位于北京的具身智能公司，由25岁的清华博士生秦神韬于2025年8月创立。其核心判断是：机器人缺乏物理交互数据——文本成就了大语言模型，车队成就了自动驾驶，但触觉、力和抓握等领域没有类似的数据源；这一缺口可以通过读取人类运动背后的肌肉信号来填补。
核心技术NeuroScale是一种非侵入式运动神经接口：手环采集表面肌电信号，公司的PULSE基础模型将手部姿态、接触力和肌腱驱动重建为可训练机器人的“人类令牌”。通过采样神经意图而非仅观察动作结果，旨在捕捉纯视觉遥操作所遗漏的信息——例如手何时收紧、施加多大力度、如何适应晃动的物体。
秦神韬在哈工大获得全国机器人竞赛奖项，并在李泽湘和李开复的孵化项目中锻炼，在清华博士期间认为模型架构将趋同，数据基础设施将决定胜负。OriginFlow在约五个月内完成天使轮、战略轮和Pre-A1轮融资，总额超5亿元人民币，投资方包括蓝驰创投、绿洲资本、慕石资本、58等；一位投资人表示，首次会面当天就发出了投资意向书。
公司目前专注于工业制造和家庭服务领域，与58集团合作收集真实家庭操作数据，用于构建家庭机器人技能库。其规划分三个阶段：从人（收集和编码人类运动）、伴人（始终在线的AI硬件）和增强人——今天是一家数据公司，未来可能成为人机交互平台。
这件事要成立，得有什么
- 数据是瓶颈：大语言模型有互联网，自动驾驶有车队，但具身智能没有等效的力和触觉语料库——OriginFlow瞄准这一缺口。
- 信号优势：sEMG捕捉动作前的运动意图，重建纯视觉遗漏的力和抓握，硬件非侵入、低成本。
- 规模化路径：普通人日常佩戴手环即可生成训练数据，成本远低于机器人遥操作或仿真到现实迁移。
- 创始人信号已验证：全国机器人冠军和清华研究者的背景让投资人竞相涌入——蓝驰创投当天发出投资意向书。
- 多场景可能：同一神经接口技术有望成为消费级人机界面，而不只是数据工具。
可借鉴之处
在数据稀缺的模型时代，稀缺资产是数据管道：OriginFlow将无人开发的信号工业化，资本在产品完成之前就追逐其切入点。
后续进展
截至2026年6月中旬，OriginFlow在五个月内完成三轮融资，总额超5亿元，并正在构建NeuroScale数据管道：OriginKitGen 1.0手环，PULSE模型（0.2版本已展示连续手部追踪和指尖力重建；0.3研发中），以及ORACLE自动标注和CHORD对齐的数据基础设施。公司与制造合作伙伴启动了工业数据项目，并与58集团合作构建家庭机器人技能库，目标是将人类动作数据扩展到万亿小时，并最终推出消费级可穿戴设备。
资料来源
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轮到你了
你刚读完一家。说说你在做什么，看看谁在赌同一件事。
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