衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI铁岭PVC管道管件粘接胶

具身智能数采，又多了条新路线。

正式介绍之前我们来做个小互动：抛开 AI、不查资料，5 秒内能说出现有的具身数据采集式有哪些？

真机遥操作采集、本体便携采集（UMI/Ego）、仿真成数据、互联网蒸馏是主流的四种式。

（排名不分先后，我随手列举的）

如果要进步细细分类，还能列出长串清单。

至少 AI 给我的答案是这样式儿的，大可以感受下——

近期，种新的路线开始浮现并逐渐火爆，这种式把数据采集的视线从外部动作，进步伸向人体的运动输出侧。

这就是当下备受关注的经肌电（sEMG，Surface Electromyography）案。

OriginFlow（渊澈太初）是这条路线中热、受追捧的创业公司。

创始人兼 CEO 秦涛，出生于 2001 年，目前清华车辆与运载学院博士在读。

去年 8 月，他在北京成立 OriginFlow；截至今年 5 月，公司对外披露已连续完成天使轮、战略轮和 Pre-A1 轮融资，累计金额过 5 亿元人民币，资包括蓝驰、绿洲、Monolith 等。

秦涛告诉我们：

真实产业场景与模型之间缺少层能把非结构化、精度、细节复杂的物理交互信息抽象为可训练表征的能力。

因此他自己创业物理 AGI 基础设施，想把经肌电作为具身数据采集入口之。

秦涛说，短期来看，对于 UMI 案和 Ego 人称视觉案等，NeuroScale 多是种增量；但感数据采集定是未来重要的趋势。

当新变革产生时，为适宜的策略是同既有技术协同演进。

用"经接口"采集具身数据

先来贴近生活地感知下 OriginFlow 现阶段做的事情。

人在拧紧颗螺丝、稳稳端着碗汤、攥紧件柔软物体时，身体会根据实际情况不断给出微小反馈。

手指什么时候开始收紧？力道怎么增减？……其实人不会对这些问题逐认真思考，往往在短时间内，身体就能完成并执行堆关于接触、摩擦、重量和稳定的判断。

OriginFlow 希望把这层涉及的反应记录下来，以作为具身智能数据的部分。

之所以押注这个向，须得从秦涛本科时期说起。

本科期间，秦涛带队斩获几乎所有能拿的机器人竞赛；也是本科期间，他有了进步的思考：

键盘、鼠标、语音都不是人与机器直接的沟通式。 人类的双手是灵活的工具，如果机器读懂手部动作背后的真实意图，人机交互将上层楼。

于是，经接口走入对人机共融"有执念"的秦涛的视野范围。

经接口采集的是外周运动经相关的体表电信号（即经肌电信号），避开了脑机接口中侵入、通道数和脑区对应难题。

经肌电正式诞生以来铁岭PVC管道管件粘接胶，长期局限于校实验室。

后来，随着线传感、干式电与 AI 法迭代，经肌电开始被用于作为人体运动意图感知入口，广泛应用于康复医学的生物反馈训练、运动竞技动作分析、职业工劳损评估以及肌电假肢离散动作控制。

△图片由 AI 生成

举个典型栗子～

2019 年，Meta 核心研发部门 Reality Labs 收购了非侵入式经接口公司 CTRL-Labs。

被收购前，CTRL-Labs 已经发布了开发者套件，含个类似手表大小的主设备和个包含电的系留组件。

它通过 16 通道肌电图传感器，监测手腕处由运动经元传向手指的肌肉电信号，并利用 AI 法解码这些信号，将其转化为数字指令（如点击、滑动、手势等）。

两年后，Meta 次公开演示了基于 CTRL-Labs 技术的经接口腕带原型 Meta Neural Band，展示了其通过捕捉微小的经信号来控制 AR 界面的潜力，例如隔空字、选择菜单等。

小扎当时表示，因为它能精确感知用户甚至尚未做出的动作意图，所以这种交互式是"几乎限控制"的。

去年，Meta 的三代智能眼镜已经引入了经输入腕带，用户能通过手部动作（想象滑动、点击）直接控制眼镜上的界面。

（则场外信息：Apple Watch "捏"手势确认、关闭窗口等，主要基于光学传感器）

与 Meta 关心的并不是怎样让人便地点击、滑动或输入文字不同，秦涛的思考落在物理 AGI 缺乏的条件上。

在他看来，先，现在度缺乏的质量物理交互数据，已经成为了制约具身智能机器人进阶的关键。

当下的具身数据采集式各有弊端，能不能以经肌电作为切入点，做进步的补充？

而且，选择经肌电采集可能可以绕过具体接触面的材料和传感器差异，从人和机器各自的驱动侧出发，寻找到套能够连接肌肉激活、肌腱发力与关节运动的共享动作表征。

采集，从条腕带开始

2025 年，博士在读的秦涛正式创业，注册成立 OriginFlow，愿景是为 Physical AGI 构建文本、之外的"动作基座"。

不久，团队提出了 NeuroScale 技术体系。

NeuroScale 并不是简单地在现有具身数据采集设备上增加条肌电腕带。

它是套从信号采集、物理量重建、动作表征到跨本体迁移的数据与模型体系。

该体系以非侵入式经运动接口为信号入口，融经肌电、视角视觉与 IMU 等多模态信息，通过 PULSE 基座模型重建人类操作中的姿态、接触力和驱动力，并将次真实操作整理为机器可学习的 Human Tokens。

NeuroScale 长期关注两个核心问题。

其，如何实现 Human Data Scale Up？

也就是在尽量不扰人自然感知与运动的前提下，持续记录真实操作，生产多质量的物理交互数据。

其二，如何实现 Human 与 Robot 之间的 Cross-Embodiment Transfer，让人的动作经验经过表征与适配，进入不同结构的机器人。

在这两个问题之下，还对应着个基础的技术问题：人类动作究竟应该以什么形式进入基础模型？

文本已经形成相对成熟的 Token 表征铁岭PVC管道管件粘接胶，视觉也逐渐收敛到 Patch 或 Latent 表征，但动作模态至今仍缺少公认的规范表征。

OriginFlow 将次物理操作拆解为三个相互关联的空间：

描述手部姿态和运动轨迹的 MotionSpace

描述法向力、切向力与接触反馈的 TactileSpace

描述肌肉、肌腱驱动力和关节力矩的 TendonSpace

驱动力产生运动，运动带来接触，接触终形成作用力，三者共同构成条物理因果链。

OriginFlow 所说的 Human Tokens，正是建立在这三类物理量之上的动作表征。

"在形式上，泡沫板橡塑板专用胶人可被视为本体（embodiment）构型空间中的个特例。因而‘人到机器人’的迁移，本质上是‘跨本体迁移’的个子问题。"秦涛说。

具体而言，大规模 Human Data 负责覆盖尽可能广泛的人类动作与技能分布；规模相对较小、但机器人构型足够多样的 Cross-Embodiment Data，则提供人和不同机器人本体之间的对齐锚点。

两类数据结后，模型有机会学习出套与具体本体相对解耦的共享动作表征，再将同段人类动作和发力信息，重定向到不同自由度、不同驱动式的机器人本体上。

因此，OriginFlow 并不是希望把人的操作数据直接复制给机器人，而是先寻找不同本体之间可共享的动作、驱动力和接触关系，再完成适配与映射。

落到现实世界里，NeuroScale 则从条腕带开始。

腕带被命名为 OriginKitGen 1.0，设计上略宽于 Apple Watch 的表带，但整体体积小、重量轻。

腕带负责采集佩戴者发出的微伏表面肌电信号，其系统采用 16 通道采集，信息码流约为每秒 96KB，并对手部运动进行连续建模。

不过 NeuroScale 的落地也不只靠腕带。

单靠腕带，系统只能知道前臂肌肉活动的变化，却很难判断这意味着手指具体在做什么。

OriginKitGen 1.0 采到的信号，会与视角视觉、IMU 等信息同进入 NeuroScale 的数据链路。

原始波形经过对齐、校准和处理后，再由团队自研的基座模型 PULSE 提取其中与手部姿态、运动轨迹、接触力及肌腱发力有关的线索——分别对应 Motion Space（运动空间）、Tactile Space（触觉空间）和 Tendon Space（肌腱空间）三类核心物理量——硬件端做滤波、差分、运动伪迹抑制，模型端做经信号编码和强监督学习——逐步整理成机器能够学习的动作表征。

这就是团队所说的 Human Tokens。

WAIC 期间，秦涛与团队展示了现阶段的成果，PULSE 0.2 版本的 demo：

腕带负责采集 16 通道表面肌电信号，PULSE 以这些信号为输入，对手部运动进行连续建模，并观测对指动作中的发力变化。

与离散的手势识别不同，PULSE 关注的是连续的手部追踪与指力表征。

当用户做对指动作时，系统能够实时观测到发力的变化。

不过，从段经信号中重建动作，并不等于已经获得可以直接用于机器人训练的数据。

原始数据还需要经历多设备时钟对齐、个体校准、运动伪迹处理、任务切分、动作与力标注、质量筛选以及跨本体映射。

为此，OriginFlow 还搭建了套覆盖数据生产、加工、评测和训练的 Data Infra。

其中，ORACLE 利用多模态模型完成动作、力、语义与任务片段的自动化标注；全模态统基座 CHORD 负责经肌电、视觉、IMU、语言及机器人状态之间的时序和表征对齐。

数据还会依次经过物理有、任务有、标注有、模型价值和真机评测等质量环节。只有能够在模型训练或机器人任务中产生实际价值的数据，才会进入终交付的数据集。

也就是说，不仅要把数据采下来，还要能够以足够低的边际成本，将海量原始信号加工成可训练、可评测和可复用的数据资产。

从 Human Data 走向 Enhance Human

PULSE 0.2 演示出的只是公司的小部分业务，模型本身也只是阶段产出。

正在研发中的 PULSE 0.3 在进步探索肌腱发力与手部前向运动学（forward kinematics）之间的关系。

前面提到的腕带，也只是当前采集终端而非终产品形态。

对于条依赖长期、规模化采集的路线而言，设备能否被人自然地接受，决定了数据能否持续产生。

秦涛说，要让人先愿意戴上设备，还要愿意戴得足够久。

究其本质，OriginFlow 希望在尽量不改变人原有感知与运动式的前提下，持续记录人在真实世界中的动作输出，并将其加工为 Physical Tokens。

只有这样，数据采集才能离开数采厂和门搭建的工位，进入日常生活与真实生产流程。

到那时，具身智能域现在遥不可及的"万亿小时数据"，只需要将全人类的行为记录十天左右。

秦涛将这过程描述为数据 Scaling 的持续放大。

面向未来，我们将动全模态 Human Data 的规模，从千万小时、上亿小时，逐步迈向万亿小时。

而团队设想中的下代物理入口，将逐渐走向轻、自然，也接近消费品的形态。

在他们的设想里，未来，人们只需佩戴具有消费属的眼镜、手表，或轻量的手环，即可在日常生活中持续地对自身建模，并从个人模型中获得便利。

总体来说，OriginFlow 这公司现阶段做的事情，还处于对自己发展规划的阶段。

他们给自己规划了三阶段发展路线——阶段，From Human，先把人怎么动尽量采下来，把人在物理世界中的操作经验，系统地蒸馏、转化为机器可学习的数据与表征。

OriginFlow 希望在不干预人类自然感知与运动过程的前提下，完整人的动作输出。

整套采集案始终遵循非侵入式原则，确保人在维持原有状态的同时，动作能被系统精确观测并复原。

二阶段，With Human。

这阶段将构建包括机器人在内的新代 AI 硬件，以 Always-on 的形态融入日常工作与生活，让多人享受到下代人机接口（Interface）带来的价值。

三阶段则是面向未来 10 到 30 年的 Enhance Human。

当然，从 PULSE 0.2 的次对指演示，到全模态 Human Data 的万亿小时规模，中间还隔着漫长的工程验证。

One More Thing

据悉，国内创业公司还有强脑科技、章鱼动力、SnowOrigin、念象科技、界脉络、手亿科技等也在利用经肌电采集具身智能数据。

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