OriginFlow融资5亿：投{资人}【开抢】一[位清]华00后

一位 00 后创始人开始爆红。

投资界获悉，具身智能领域新星OriginFlow（渊澈太初）宣布接连完成天使轮、战略轮、Pre-A1 轮多轮融资，累计融资总额超 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、国方创投等知名机构。

身后创始人秦深涛，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，以非侵入式运动神经接口为核心入口，为机器人采集长期缺失的物理交互数据。

五个月，三轮融资，最近找上秦深涛的投资人明显多了起来。间隙中，投资界与秦深涛做了一场深度交流，" 大家不会因为我们是 00 后就降低期望。" 一个关于具身数据的创业故事娓娓铺开。

从哈工大到清华

一位 00 后闯入具身数据

2001 年出生于山西晋城，秦深涛本科就读于哈尔滨工业大学机电工程学院。其间他有一个近乎执拗的念头：只要站上赛场，哈工大的机器人就要拿冠军。

" 规格严格，功夫到家。" 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，如何构建一个有效的数据桥，使得人和机的交互带宽大幅度提高，从而真正实现人机共融。神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色之一。

此后他带队斩获几乎所有能拿的机器人竞赛冠军，自己也获得哈工大校长奖章和五四青年奖章，成为第一个同时获此殊荣的大三本科生。回看那段经历，秦深涛用了一个词：RockFlow 岩浆——技术足够扎实，能在高压下流动，又在变化中向前。

也是在哈工大，秦深涛第一次接触到创业。大四那年，他先后进入李泽湘教授发起的深圳科创学院和陆奇的奇绩创坛进行创业孵化，那是另一个世界，用户、市场、产品、洞察——技术之外的变量扑面而来。

当时他已有一个模糊的关于神经接口基座模型的想法，投资人抛出橄榄枝，但秦深涛没有急着下场，" 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，如果最终指向无关的方向，会有些不甘，对投资人也不负责。"

OriginFlow 创始人兼 CEO 秦深涛

22 岁那年，秦深涛来到清华大学读博，选择从自动驾驶切入补齐 AI 能力，那段时间里深入产业一线，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 首创 NeuroScale 技术范式，以非侵入式运动神经接口为核心采集入口，基于全自研软硬件架构，提取皮肤表面神经肌电信号 ( sEMG ) ，经由基础模型 PULSE 完成编码，精准重构手部姿态、发力、触觉反馈等原生多模态连续信息，消除数据异步误差，在保证无感、非侵入的前提下，有效补充 EgoScale 范式在视觉遮挡下失效、力触觉缺失的技术局限，真正打造面向具身智能领域的 " 影子模式 "。

概念示意图

简单来说，过去机器人更多在学习人类动作结果。但人完成一次抓取、拧动或按压，是先有运动意图，经神经传导至肌肉，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，正是这条链路中更早、更细微的信号，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、更无感、更自然、采集效率更高，设备部署更轻，数据具有极强的多样性，也更容易跨人群、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，改善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。对秦深涛来说，过去多年的每一次训练、转向和停顿，都在把他推向 OriginFlow。" 命运不会浪费任何一段路，只是当时还看不见终点。"

五个月融资 5 亿元

解码投资故事

成立短短五个月，秦深涛迅速拿下了多轮融资。

先是蓝驰创投、绿洲资本联合领投 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、绿洲资本等老股东更是以数千万元规模超额加注，持续重仓。

最新落地的 Pre-A1 轮融资，由 Monolith 砺思资本独家领投，老股东普华资本超额追投，同时汇聚元禾璞华、元禾原点、国方创投等一线市场化投资机构联合参投。

融资节奏比预想中还要快。蓝驰创投相关负责人对第一次接触 OriginFlow 印象深刻，当天取消了所有合伙人的会议，投决会上 10 分钟便拍了板。

聊起 OriginFlow 的创始团队，蓝驰创投表示这是一支具备极强的产业和技术认知、资源整合与人才吸引能力的团队，执行力突出，战略迭代速度极快，希望未来成为行业的领军者和破局者。

在秦深涛看来，聪明的钱很难被 " 讲故事 " 打动，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，" 像呼吸一样自然 "。不止一位投资方表示，愿意长期陪伴公司跑出更多结果。

与绿洲资本的相识始于一场暴雨。完美的 Pitch 很少依赖完整讲述，通常在前十分钟内，双方就已经能够判断彼此之间是否有共识。一旦共识建立，话题便不再停留于融资语境，转而变为一次自然交流，恰似窗外雨势，越落越深。第二天，绿洲资本负责人很快给到回复：这一轮我们投。

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

这种同频，也出现在产业方身上。

和 58 战投的第一次交流，秦深涛站在白板前，从神经接口到真实场景，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，才能更快接住。

Monolith 砺思资本，则是另一段故事。先是最早接触 OriginFlow 的一位砺思资本投资人仿佛挖到了宝藏，其间对方只说了一句：" 你等等我。"

很快，秦深涛见到 Monolith 砺思资本创始合伙人曹曦。两人聊到关键处，曹曦停下来说：" 等一下，这东西太有意思了，我琢磨一下。" 秦深涛形容那场对话：" 如电光石火‌一般。" 后来他才知道，对方也用了几乎相同的评价。

" 秦深涛是一位天生的创业者。" 曹曦表示，" 他对大方向的理解和把握，对组织的思考，以及想赢的决心，都给我们留下了深刻印象。"

他认为，具身智能赛道的许多整机厂仍在为 " 机械臂如何抓得更准 " 而头疼，本质上是前端数据供给不足、精度不够。OriginFlow 的技术方案，正是从这一底层问题切入，" 期待公司团队在具身赛道持续发力和落地。" 这笔领投，也是 Monolith 砺思资本在具身智能赛道至今最大一笔出手。

当然，这位年轻创业者并非一路顺风。团队曾在一些关键决策上有过艰难拉扯、反复斡旋的时刻。最难时，他和一位早期创业成员聊到很晚。也是那一刻，他第一次如此清晰地意识到：" 这是我这辈子一定要做的事。"

绵绵用力，久久为功。回头看，那段波折反而成了一道分界线。机会常在顺境显现，决心则在逆境生长。对秦深涛来说，比赛一旦开始，外面的声音都会退去，最后只剩一个答案：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。

过去一年，模型、本体、硬件轮番上场，融资与估值一路抬升。但越往真实产业场景走，一个底层问题越难绕开：数据。

秦深涛判断，具身智能的数据荒，注定不是一两年可以填平的缺口。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一日地回流数据；而机器人还没有这样的历史积累。" 这是一片真空带，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，都需要一点点开采，行业将完成从零到无穷大的演进，最终无限逼近 Physical AGI 的终局 "。

虽然技术路径各有价值及边界，最终都指向同一个方向：自然真实、非侵入、可规模化。NeuroScale 要往前走的，正是这一步——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家庭服务两大场景推进产业落地。

工业场景任务边界更清晰，反馈也更直接。一条产线能少用几个人，某个环节良率能提升多少，都是产业方最容易感知的结果。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，家庭服务则代表更长远的想象空间。衣物整理、居家清洁、厨房作业，看似日常却包含大量非标准动作，也更能补足工业数据单一的问题。公司联合 58 集团等产业伙伴，围绕家庭机器人所需的高频操作任务，采集人类在真实家庭中的操作数据，搭建面向家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，更有可能成为下一代人机交互入口，延伸到更多应用领域。

当机器人真正走进工厂、家庭、医疗康复乃至更复杂的服务场景，要学习的也不再只是人的动作。更重要的，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。

秦深涛没有急着描述一个宏大的终局。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第一块拼图。

他用了一个年轻的比喻：" 现在的 OriginFlow，只是有了第一颗‘龙珠’，后面还会有很多颗。"

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

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