00后清华博士闯入具身智能赛道,5个月融资超5亿元

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00后清华博士秦深涛创立具身智能公司OriginFlow,5个月内完成多轮融资超5亿元。公司首创NeuroScale肌电信号采集范式,实现高精度、低成本、无感化的人体意图捕捉,已落地工业制造与家庭服务场景,并构建家政机器人技能数据库。

摘要由 Mars AI 生成
本摘要由 Mars AI 模型生成,其生成内容的准确性、完整性还处于迭代更新阶段。

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具身智能领域新锐企业OriginFlow(渊澈太初)正式运营仅5个月,便接连完成天使轮、战略轮及Pre-A1轮多轮融资,累计融资总额超过5亿元人民币。

其中天使轮由蓝驰创投、绿洲资本联合领投;战略轮先后引入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以数千万元规模超额加注;Pre-A1轮则由Monolith砺思资本独家领投,禾璞华、元禾原点、国方创投等一线市场化机构联合参投,老股东普华资本亦超额追投。

OriginFlow创始人兼CEO秦深涛是一名00后创业者。他2001年出生于山西晋城,本科毕业于哈尔滨工业大学机电工程学院,在校期间曾获哈工大校长奖章和五四青年奖章,并带领团队多次夺得机器人竞赛冠军。目前,秦深涛为清华大学在读博士生,于2025年开启创业征程。

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概念示意图

核心技术突破在于其率先提出并落地的NeuroScale数据采集范式。该范式以神经肌电信号(sEMG)为核心载体,通过自研肌电采集套件捕捉人体肌肉收缩电信号,再经由基础模型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。这一技术路径直接对接人体“意图—肌肉—动作”的原生传导链路,有效消除了数据异步误差,在保证无感、非侵入的前提下,弥补了传统EgoScale范式在视觉遮挡下失效、力触觉缺失的技术局限,真正打造了面向具身智能领域的“影子模式”。

该模式带来两大核心优势:一是显著提升数据采集效率,避免复杂转化过程,大幅缩短训练周期;二是成本大幅降低。据悉,OriginFlow的一套数据采集设备售价仅在千元左右,其全栈式解决方案通过优化硬件结构并整合供应链资源,大幅降低了设备部署门槛,更适合多场景批量落地,从而有效解决跨人群、跨环境、跨本体的泛化难题。

产业落地已同步推进。OriginFlow正围绕工业制造和家庭服务两大场景展开布局:在工业领域,公司携手全球头部高端制造企业,共建工业具身数据采集应用场景;在家庭服务场景,则联合58集团等产业伙伴,围绕衣物整理、居家清洁、厨房作业等高频操作任务,采集海量人类实操数据,搭建面向家政机器人的技能数据库,为家用服务机器人的能力进化提供持续、高质量的“数据燃料”。

未来展NeuroScale技术有望延展至下一代人机交互入口。随着神经肌电技术走向成熟,这种低延迟、高精度、低中介的人机交互方式,有望在机器人、智能硬件、医疗康复、空间计算等领域开辟新的应用空间。(作者|郭虹妘,编辑|杨林) 

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