策划/撰文：星愿大叔 系列：清华系AI创业系列 · 第3期
5个月。5亿元。
这两个数字是最近具身智能赛道最抓眼球的故事。
2026年5月，一家叫OriginFlow（渊澈太初）的初创公司宣布，正式对外亮相仅5个月，便接连完成天使轮、战略轮、Pre-A1轮多轮融资，累计金额超5亿元人民币。更让人意外的是：这家公司的创始人秦深涛，出生于2001年，今年25岁，清华在读博士生。
“00后” “清华博士” “5个月融5亿”
三个标签叠加在一起，想不火都难。
但如果我们只把秦深涛看作一个"天才少年的融资传奇"，那就错过了一个更深层的故事。他的出现，标志着清华系AI创业进入了一个新阶段——"第三代"创业者正在登场。
而这三代创业者走过的路径，恰好勾勒出中国AI创业从1.0到3.0的完整进化史。
01 秦深涛是谁？
2001年，秦深涛出生在山西晋城。
和很多少年天才不同，秦深涛的本科起点是哈尔滨工业大学机电工程学院——这所"国防七子"之一的高校，在中国的机器人竞赛圈里几乎是无敌的存在。
本科期间，秦深涛展现出了近乎偏执的专注力。他几乎把所有时间交给了实验室和赛场，带队斩获多项机器人竞赛冠军，先后获得哈工大校长奖章和五四青年奖章——第一个同时拿到这两项荣誉的大三本科生。
大四那年，秦深涛做了一个关键选择：他没有直接创业，而是先后进入了两个"加速器"——李泽湘教授发起的深圳科创学院，以及陆奇博士的奇绩创坛。
这两个地方教给他的是技术之外的东西：用户需求、市场洞察、产品设计、融资节奏。机器人竞赛冠军只证明你能"做出东西"，但创业需要的是"做出有人买单的东西"——这是两套完全不同的能力体系。
2022年，22岁的秦深涛考入清华大学车辆学院攻读博士，研究方向从机器人延伸到自动驾驶。在深入产业一线的过程中，他逐渐形成了自己的核心判断：
“当模型架构趋于同质化，真正拉开代差的，是背后的高质量物理交互数据。”
翻译成大白话就是：现在所有公司都在卷"机器人的大脑"（大模型），但大脑再聪明，也得有人"喂"高质量的数据。而机器人领域最缺的，恰恰不是模型，而是数据采集的基础设施。
这个判断，催生了OriginFlow。
02 NeuroScale：补上机器人"缺失的感觉"
要理解秦深涛的创业逻辑，先得理解一个行业痛点。
当前具身智能整机行业面临一个普遍问题：机器人动作生硬、力度控制粗糙。你让机器人拧螺丝，它拧不到位；你让它翻煎饼，它容易把饼撕破。问题出在哪？
不是大脑不够聪明，是"感觉"不够灵敏。
人的手之所以灵巧，不只是因为大脑发出指令，更因为手指上有丰富的触觉和力觉反馈——你拿起一个鸡蛋，不是大脑提前算好了用多大的力，而是手指感受到蛋壳的硬度后实时调整。
传统的机器人数据采集，主要依赖两种方式：
真机遥操：人操控机械臂，记录动作轨迹。精度高，但每小时成本500-1000元，规模化采集几乎不可能。仿真数据：用电脑模拟物理环境，让机器人在虚拟空间里"练习"。效率高，但仿真和现实之间永远有"鸿沟"——虚拟世界里拧螺丝和现实里拧螺丝，差了十万八千里。
秦深涛的答案是什么？绕过两种传统路径，从人体的"源头"出发。
OriginFlow首创了NeuroScale技术范式：通过自研的肌电采集套件，捕捉人体肌肉收缩时的电信号（sEMG），再经由基础模型PULSE完成编码，最终重构出手部姿态、发力、触觉反馈等多模态信息。
简单说，就是给机器人装上"人类的肌肉感知系统"。
这套技术带来了三个维度突破：
维度传统方案NeuroScale方案精度遥操数据精度高，但成本极高从肌肉电信号源头解码，兼具真机精度成本每小时500-1000元千元级设备，成本下探99%泛化能力数据孤岛，跨场景难迁移跨人群、跨环境、跨本体泛化
投资方的评价很直白：“大部分整机厂都在头疼’怎么让机械臂抓得准’，根本原因是前端数据喂不饱且精度低。OriginFlow为这个瓶颈提供了一条新路径。”
不是在做机器人，而是在做"让机器人变聪明"的基础设施——这是秦深涛融资5亿的核心逻辑。
03 5亿融资背后：资本在抢什么？
看看OriginFlow的投资方阵容：天使轮：蓝驰创投、绿洲资本（联合领投）战略轮：58战投、普华资本、水木清华种子校友基金Pre-A1轮：Monolith砺思资本（独家领投），元禾璞华、元禾原点、国方创投等一线机构参投，老股东普华资本超额追投
这串名单有一个明显的特点：不是纯财务投资，而是"产业+资本"的组合拳。
蓝驰创投早已将2026年定义为从"模型层"向"具身智能"演进的关键转折点。58战投的加入更有战略意味——58集团连接着庞大的家庭服务生态，其在家政、蓝领招聘等领域积累的数据，正是OriginFlow训练家庭服务机器人最缺的"场景数据"。
资本押注的不是一个00后天才，而是一个潜在的事实标准。
这里有一个多数人没看透的逻辑。机器人数据采集天然具备网络效应：越多的场景使用OriginFlow的设备，它就能收集越多样化的数据；数据越丰富，它的PULSE模型就越智能；模型越智能，就有越多的机器人厂商愿意采购——这是一个经典的"数据飞轮"。
当这套"数据语言"被足够多的工业和家用场景采纳，它就可能成为机器人执行精细操作的事实标准。
卖铲子的生意，永远比淘金的生意先赚钱。 秦深涛很早就理解了这个道理。
当然，质疑声也不少。最核心的一个问题是：工业巨头凭什么把产线数据上传到第三方平台？"数据主权"这道坎，是OriginFlow从"工具商"进化为"生态平台"必须跨越的天堑。
04 零次方机器人：另一个00后样本
秦深涛不是唯一杀入具身智能的00后清华人。
2025年1月，合肥零次方机器人有限公司注册成立。创始团队来自清华大学AI&Robot智能机器人实验室，全员00后。创始人兼CEO闵宇恒，从重庆大学推免至清华，带领团队仅用一个月就完成天使轮融资，并拿下千万级订单。
零次方走的是和OriginFlow完全不同的路——直接做人形机器人整机，用速度换时间。
成立不到半年就完成三轮融资（天使轮、天使+轮、天使++轮），累计金额达亿元级。2025年12月，零次方的月量产能力突破100台，商业总订单破亿，正式进入规模交付阶段。
零次方的核心技术是自研的物理交互世界模型算法，赋予机器人出色的运动控制能力——在复杂环境下的适应性和"盲走"能力尤为突出。产品主要面向服务业、教育、文娱、展览等行业场景。
如果说OriginFlow是"做铲子"的聪明路线，那零次方就是"直接挖金"的勇气路线。两种路线各有优劣，但它们共同证明了一件事：
在具身智能赛道，年龄已经不再是创业的壁垒。
05 三代清华人的创业进化史
秦深涛和零次方的出现，让人意识到清华系AI创业已经走过了三个代际。把三代人放在一起看，你会发现一个清晰的进化方向。
第一代：2011-2015年，AI 1.0——“看见世界”
代表人物：印奇，清华姚班，旷视科技联合创始人。2011年创立旷视，做人脸识别，2019年递交港股IPO招股书，估值一度达40亿美元。
这一代清华人的核心能力是计算机视觉——让机器"看见"世界。旷视从人脸识别起家，后来扩展到城市物联网和智慧物流。当年马云在汉诺威展会刷脸支付的场景，就是旷视的技术。
核心技术问题： 机器能不能"看见"？
第二代：2016-2022年，AI 2.0——“理解世界”
代表人物：楼天城，清华姚班首届，小马智行联合创始人。2016年创立小马智行，做L4级自动驾驶，2024年11月在纳斯达克敲钟，市值超300亿人民币。
楼天城是编程竞赛界的传奇人物，被称为"楼教主"，姚期智院士的得意门生。他2016年加入百度，成为百度历史上最年轻的T10级员工，随后与彭军联手创立小马智行，姚期智院士亲自担任首席顾问。
这一代的核心能力是决策与规划——让机器不仅能"看见"，还能"理解"并做出决策。自动驾驶需要的不只是摄像头和雷达，更需要实时判断路况、规划路径的能力。
核心技术问题： 机器能不能"理解"？
第三代：2023-至今，AI 3.0——“触碰世界”
代表人物：秦深涛（OriginFlow）、闵宇恒（零次方）、范浩强（原力灵机）。
范浩强是旷视前核心成员，从AI 1.0直接跳入AI 3.0的战场。秦深涛和闵宇恒则是新面孔——更年轻，更直接切入具身智能。
这一代的核心能力是物理交互——让机器不仅能"看见"和"理解"，还能真正触碰、操作、感知物理世界。
核心技术问题： 机器能不能"感觉"？
三代人，三个问题，一条清晰的进化路径：
06 给创业者的三条启示
第一条：资本正在从"抢整机"转向"抢基础设施"
之前最火的是人形机器人翻跟头——谁的机器能跳能跑谁就值钱。现在资本开始为"数据采集设备"买单。这意味着什么？
整机的"模型红利"窗口正在缩短。 当模型能力越来越趋同，差异化不在算法层，而在数据层。如果你现在还在做人形机器人整机，你需要认真思考：你的数据壁垒在哪里？
第二条："年轻"是一种被低估的竞争优势
秦深涛和零次方团队的成功，打破了"创业需要十年经验"的刻板印象。在AI 3.0时代，真正的壁垒不是行业经验，而是对前沿技术的直觉和快速试错的执行力。
00后创业者有一个独特优势：他们从第一天起就站在大模型的基础设施上——前两代创业者花了十年搭的路，他们可以直接"骑着车"跑，他们是AI时代的“原住民”。
第三条：在具身智能赛道，最好的位置未必是"做机器人"
OriginFlow没做一台机器人，却拿了5亿。千诀科技只做"机器人大脑"，也拿了数亿融资。这说明：产业链上的"关键卡口"，往往比终端产品更有价值。
如果你是一个正在思考入局的创业者，与其在整机赛道正面硬刚，不如思考一个更本质的问题：
在"机器人感知→决策→执行"的链条上，哪个环节最稀缺、最容易被忽略、但一旦占据就很难被替代？
找到这个环节，你就找到了自己的护城河。
从印奇到楼天城到秦深涛，清华系AI创业者的代际更迭，映射的是中国AI从1.0到3.0的完整进化。每一代都踩在上一代的技术肩膀上，去触碰物理世界更深的一层。
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