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2025年以來，國內具身智能產業熱度持續攀升，人形機器人、商用服務機器人基礎移動能力逐步實現商業化落地，不過行業普遍面臨能力分化問題，在精密制造、復雜家政等高階場景中，精細靈巧操作能力不足，依舊是制約產業規模化進階的核心短板。

究其根源，受制于數據保真度、采集精度以及規模化采集能力的局限，當前多數機器人僅能復刻人類表層動作軌跡，難以精準識別力覺、觸覺反饋，亦無法適配動態環境下的復雜交互邏輯，進一步加大了高階場景的產業化落地難度。

針對這一行業痛點，由00后清華博士生秦深濤創立的科技企業OriginFlow，率先提出并落地基于 NeuroScale 的全新數采技術范式，依托神經肌電感知技術打通物理交互數據瓶頸。

技術差異化優勢，助力OriginFlow持續獲得資本市場高度青睞。公司正式運營僅5個月，已接連完成天使輪、戰略輪、Pre-A1輪多輪融資，累計融資總額超5億元人民幣。

其中天使輪由藍馳創投、綠洲資本聯合領投；戰略輪階段，先后引入58戰投、普華資本、水木清華種子校友基金等戰略及產業投資機構參與投資，藍馳創投、綠洲資本等老牌股東更是以數千萬元規模超額加注，持續重倉。

新近落地的Pre-A1輪融資，由Monolith礪思資本獨家領投，老股東普華資本超額追投，同時匯聚元禾璞華、元禾原點、國方創投等一線市場化投資機構聯合參投。

OriginFlow創始團隊表示：本次多輪融資獲得多家投資機構加持，充分印證了資本市場對公司系統工程化落地能力及NeuroScale全棧技術路線的高度認可，未來公司將持續深耕具身智能底層技術研發，加速高階場景產業化落地。

NeuroScale：破解具身智能數采 “不可能三角”

數據質量是具身智能邁向通用化的核心關卡，行業長期深陷成本、質量、效率的 "不可能三角" 困境。當前主流技術路徑均存在明顯適配邊界：以 EgoScale 為代表的第一視角視覺采集方案僅能記錄表層行為，難以還原人體內在發力邏輯；遙操作、動捕手套等方式硬件門檻高，規�；�商業落地受限。

作為全球首批將 sEMG 技術系統化應用于具身智能通用數據采集的企業之一，OriginFlow 自主提出了 NeuroScale 新一代采集范式。該范式以 神經肌電信號（sEMG）為核心載體，通過自研肌電采集套件捕捉人體肌肉收縮電信號，經算法解碼輸出手部連續姿態、高分辨率發力數值、觸覺反饋等多維數據。與 EgoScale 視覺層面的 "旁觀學習" 不同，NeuroScale 直接從人體動作生成的信號源頭解碼意圖與執行邏輯，為機器人實現精細化、擬人化靈巧操作構建了全新數據底座。

據介紹，NeuroScale 從三大維度實現了行業級突破：

效率領先：直接對接人體 "意圖 — 肌肉 — 動作" 原生傳導鏈路，避免復雜轉化過程，大幅提升采集效率并縮短訓練周期；

成本方面，通過全棧式解決方案優化硬件結構并整合供應鏈資源，大幅降低設備部署門檻，更適合多場景批量落地；

泛化性方面，具備強跨人群、跨環境、跨本體泛化能力。

目前，NeuroScale 已在連續手勢識別與高精度力控重建領域取得突破進展，能夠精準復刻人類細微發力差異，有效改善了傳統機器人動作剛性、力度控制精度不足等行業共性問題。

概念示意圖

攜手產業巨頭，落地工業與家庭雙大賽道

運營5個月，OriginFlow 已開始圍繞工業制造和家庭服務兩大場景推進產業落地。工業制造場景結構化、流程標準化，適配高精度工藝數據沉淀；家庭服務場景非結構化、環境動態多變，重點考核機器人柔性操控與泛化能力。

工業領域，OriginFlow 正攜手全球頭部高端制造企業，共建工業具身數采應用場景。雙方將聚焦高精度、高重復、高危工業環節，依托智能化方案優化生產效能、提升產線利用率，實現降本增效。該合作可有效彌補高端制造人力缺口、規避人工操作誤差，替代高危、繁重、重復性低端工序，推動人力向高價值研發、管控崗位流轉。參考行業預判，工業人形機器人規模化落地后，短期產業收益可達十萬億美元級別，長期產業價值有望突破百萬億規模。

家庭服務賽道具備廣闊的市場空間與社會價值。據麥肯錫調研數據，全球無償家務及護理年耗時達6800億小時，隱形經濟價值超12萬億美元；若家政機器人覆蓋30%-50%家務場景，每年可創造超6萬億美元產業收益。 除此之外，該家庭智能化解決方案可有效應對全球人口老齡化難題。行業數據顯示，2035年全球65歲以上人口將突破12億，護工缺口超1億人；家用服務機器人規�；�普及后，每年將為養老機構及家庭養老場景節約超2萬億美元運營成本。

在家庭服務場景中，圍繞衣物整理、居家清潔、廚房作業等高頻操作任務，OriginFlow將聯合58集團等產業伙伴采集海量人類實操數據，搭建面向家政機器人的技能數據庫，為家用服務機器人的能力進化提供持續、高質量的“數據燃料”，共同推動家庭服務機器人的規模化應用落地。

從更長期的產業邏輯看，NeuroScale 不僅指向具身智能數據采集，也可能延展至下一代人機交互入口。隨著神經肌電技術走向成熟，低延遲、高精度、低中介的人機交互方式，有望在機器人、智能硬件、醫療康復、空間計算等領域形成新的應用空間。

5個月完成多輪融資，資本重倉00后創業團隊

憑借獨創的NeuroScale技術范式與清晰的商業化落地節奏，OriginFlow收獲多家一線資本持續重倉，機構認可度持續攀升。

本輪領投方Monolith礪思資本創始合伙人曹曦表示：“在具身智能賽道，大部分整機廠都在為“怎么讓機械臂抓得準”而頭疼，核心原因在于前端數據喂不飽且精度低；OriginFlow的這套 NeuroScale 方案為物理世界數據匱乏這一行業核心瓶頸提供了一條新的技術路徑，讓公司擁有了在年內底快速清洗并積累千萬小時級別數據的可能性；秦深濤是一個天生的創業者，他對大方向的理解和把握，對組織的思考，和想贏的決心讓我們印象深刻；期待OriginFlow的這套技術方案在具身賽道持續發力和落地，給我們帶來更多驚喜。”

藍馳創投表示，機構長期持續關注交互技術的演進以及在多場景的應用，積極對下一代交互入口進行布局。我們認為 NeuroScale 技術為核心的交互解決方案，有望成為下一代人機交互的關鍵入口，實現從“交互外設”到“通用具身接口層”的價值躍遷。OriginFlow的創始團隊具備極強的產業和技術認知、資源整合與人才吸引能力，執行力突出，戰略迭代速度極快，是我們非�？春玫膱F隊。希望在未來成為行業的領軍者和破局者。

綠洲資本合伙人Ivy 指出，OriginFlow 以神經肌電信號為原點，構建人體意圖到力觸覺數據的完整鏈路。團隊提出了 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"，推動了數據源頭的代際躍遷。從更長遠的角度去看，我們相信在團隊的推動下，sEMG信號解碼技術的成熟，將重新定義數據采集方式、甚至改寫人機協作的底層邏輯。

58戰投認為，“破解具身智能在真實世界中落地的核心瓶頸，在于獲取高質量、可規模化的多模態數據，尤其是在家庭這類非標準化、高交互復雜場景中。OriginFlow以神經信號解碼為基礎的無感肌電采集技術，提供了一條高效、精準且不侵擾用戶體驗的數據采集路徑，是真正有望實現規�；瘡椭频慕鉀Q方案。58集團在家政、維修、養護等生活服務領域擁有深厚的場景積累與龐大的線下服務網絡，能夠為技術的應用與迭代提供豐富的’試驗場’與需求反饋。未來，58集團期待與OriginFlow深化合作，將這一前沿的數據能力拓展至更廣泛的多元生活服務場景中，共同解鎖具身智能的未來”。

依托跨學科復合型人才架構，團隊深耕人工智能、機器人工程、神經動力學、硬件供應鏈及產業商業化領域，形成技術研發與商業運營的閉環能力，為算法迭代、硬件自研、產業規�；�落地筑牢核心底盤，也是資本持續加碼的核心底氣。

縱觀人機交互演進歷程，PC時代依托鍵鼠、移動時代依托觸屏攝像，每一次交互革新均催生萬億級產業變革。如今，OriginFlow以全球獨創的NeuroScale范式，開啟人機“去中介化”交互新時代。該技術不僅能夠替代低端重復性人力，推動生產效率指數級增長，創造萬億級產業增量；更將重塑文娛、醫療、智能硬件、電子信息等行業的產品形態與商業邏輯，為通用人工智能規�；�發展注入核心動能。