00後清華博士生創業神經介面：把人類肌肉反應煉成 Token
為何重要
具身 AI 常受困於缺乏真實世界高細節的物理反饋資料，OriginFlow 的切入點（神經訊號）能捕捉人類微小的力道與觸感變化，填補了視覺資料的關鍵空白。這不僅可能改變人機互動的未來方向（如 Meta 的做法），更透過異構資料標籤解決「人與機器」之間的動作遷移難題，具備推動通用機器人發展的基礎性意義。
OriginFlow 透過 surface electromyography (sEMG) 將人類肌肉反應轉化為機器可學習的資料，試圖解決具身智慧 缺乏精細物理互動資料的痛點。目前該公司由 2001 年出生的清華博士創立，已獲得藍馳、綠洲等超過 5 億元人民幣的連續融資。其核心產品 OriginKitGen 1.0 配合自研 PULSE 基座模型，將肌電訊號與視覺訊號融合，將物理操作解構為 TactileSpace（觸覺）與 TendonSpace（肌腱）等機械 Token，致力於構建物理 AI 的動作基座。