北京
2001年出生的秦深濤，本科畢業于哈爾濱工業大學，目前是清華大學博士生。2025年創業，他率先提出并落地NeuroScale數據采集范式，以非侵入式運動神經接口為核心入口，為機器人采集長期缺失的物理交互數據。公司成立僅5個月，OriginFlow（淵澈太初）便接連完成天使輪、戰略輪、Pre-A1輪多輪融資，累計融資總額超5億元人民幣。
從賽場到創業：一位00后闖入具身數據
秦深濤本科就讀于哈爾濱工業大學機電工程學院。在校期間，他帶隊斬獲幾乎所有能拿的機器人競賽冠軍，自己也獲得哈工大校長獎章和五四青年獎章，成為第一個同時獲此殊榮的大三本科生。也是在哈工大，他第一次接觸到創業——先后進入深圳科創學院和奇績創壇進行創業孵化，那是一扇向他展開的新世界，用戶、市場、產品、洞察技術之外的變量撲面而來。
此后，秦深濤來到清華大學攻讀博士，選擇從自動駕駛切入補齊AI能力。深入產業一線讓他逐漸形成自己的判斷：模型架構終會收斂，真正拉開差距的，是背后的數據基礎設施。
2025年，OriginFlow由此誕生。
首創NeuroScale范式，破解物理交互數據瓶頸
具身智能的“數據荒”已成為行業共識。大語言模型有互聯網作為土壤，自動駕駛有車隊和道路日復一日地回流數據；而機器人還沒有這樣的歷史積累。
OriginFlow首創的NeuroScale數據采集范式，以非侵入式運動神經接口為核心采集入口，基于全自研軟硬件架構，提取皮膚表面神經肌電信號（sEMG），經由基礎模型PULSE完成編碼，精準重構手部姿態、發力、觸覺反饋等原生多模態連續信息。簡單來說，過去機器人更多在學習人類動作的結果——完成一次抓取、擰動或按壓。而人完成動作，是先有運動意圖，經神經傳導至肌肉，再由肌肉肌腱驅動手指和手腕實現精細動作。OriginFlow要捕捉的，正是這條鏈路中更早、更細微的信號，彌補機器人在文本和視覺之外長期缺失的物理交互數據。
目前，OriginFlow已在連續手勢識別和力觸覺重建上取得進展，可捕捉人類細微發力差異，改善傳統機器人動作生硬、力控不足等問題。公司已圍繞工業制造和家庭服務兩大場景推進產業落地，與制造產業伙伴共建具身數采應用場景，同時聯合58集團等產業伙伴，圍繞家庭機器人所需的高頻操作任務，采集人類在真實家庭中的操作數據，搭建面向家庭服務機器人的技能庫。
投資人爭相“開搶”：從面對面到當場拍板
融資節奏比預想中快得多。藍馳創投相關負責人對第一次接觸OriginFlow印象深刻：上午項目負責人聊完后，中午快速安排了合伙人會面，會面后達成一致共識，下午就發了投資意向書。綠洲資本合伙人Ivy表示：“他們提出了NeuroScale前瞻性范式，將數據采集錨點從‘動作結果’前移至‘神經意圖’。”這筆投資也是Monolith礪思資本在具身智能賽道至今最大一筆出手。
在秦深濤看來，聰明的錢很難被“講故事”打動，真正起作用的是判斷同頻。OriginFlow很多融資幾乎是當場聊完、當場確認，“像呼吸一樣自然”。
當比賽開始
回看這段創業路，秦深濤曾用了一個詞：RockFlow。巖漿足夠扎實，能在高壓下流動，又在變化中向前。
這正是OriginFlow正在做的事。比賽一旦開始，外面的聲音都會退去，最后只剩一個答案：把它做成。
文章來源：水木TsinghuaCent。
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