具脑磐石定位为下一代具身智能大脑公司，从创立之初即以类脑智能为底层范式，构建面向真实物理世界的 认知世界模型（Cognitive World Model）。公司由 "华为具身大脑一号位" 朱森华创立并担任 CEO，他长 期从事 AI 与脑认知交叉研究，曾任华为云 AI 算法创新 Lab 主任、在华为体系内主导类脑智能与具身智能 相关AI架构设计和系统级项目落地。 具脑磐石完成新一轮亿元级融资，本轮融资由具备深厚类脑与具身产业背景的顶尖产业资本领投，老股东及 多家顶尖基金复投和跟投，多维资本担任独家财务顾问。同时，更新一轮融资也在同步交割中。 本轮资金将 重点投入核心技术研发、团队扩充与全球市场拓展，加速认知世界模型的研发、工程化落地与真实场景验 证。 在具脑磐石看来，具身智能正在从"动作智能"走向"认知智能"。下一阶段的核心，不只是让机器人看懂任 务、完成动作， 而是让机器人具备类人的小样本抽象概念学习、多维环境感知、长期记忆和主动推理能力， 并在真实世界中跨场景稳定行动。 认知世界模型：一个面向具身落地的 JEPA 01. 对标杨立昆，用类脑智能推动JEPA落地 当前，具身智能落地仍面临一组基础瓶颈：高质量 ...

文章核心观点 - AI行业重心正从视觉-语言-动作模型转向世界动作模型，目标是让AI真正理解物理世界并拥有类脑认知能力[3] - 具脑磐石公司作为具身智能2.0公司，其核心是开发“认知世界模型”，旨在为机器人构建一个能推演、记忆、自我更新的类脑认知中枢[7][8][39] 行业趋势与市场动态 - 世界模型成为AI圈最硬通的“社交货币”，资本、人才和顶尖头脑正汇聚于此方向[1][3] - Yann LeCun离开Meta后创办的AMI Labs获得10.3亿美元融资，投前估值为35亿美元[2] - 李飞飞的World Labs持续押注空间智能，成为一级市场最抢手的标的之一[2] - 英伟达在GTC上提出Physical AI，并指出工业与机器人市场的潜在规模将达到50万亿美元[2] - 红杉AI峰会上，英伟达机器人负责人Jim Fan表示行业重心正从VLA转向世界动作模型[3] 技术路线演进：从VLA到世界模型 - 过去两年，视觉-语言-动作模型是具身智能行业的主流叙事，其逻辑是将视觉、语言和动作统一进一个端到端模型[9][10] - VLA已在分拣、上下料、简单装配等环境相对可控的任务中验证价值[10] - VLA的能力边界在复杂真实场景中显现，主要体现在数据依赖、泛化能力不足和缺乏记忆三个方面[11][14][15][16] - 世界模型的价值在于让机器人在行动前进行内部“推演”，使其具备理解物理世界运转的心智模型[18][19][21] 世界模型的五层技术架构 - 第一层视觉真实：核心是从2D图像走向3D空间理解，以李飞飞的World Labs为代表，解决“机器人怎么看世界”的基础问题[24][25][26] - 第二层物理真实：聚焦重力、摩擦、碰撞等物理规律的建模，以Sora等视频生成模型为代表，但画面逼真不等于因果可靠[27][28][29] - 第三层交互真实：接近仿真、强化学习和机器人试错，强调通过“行动—反馈”积累经验，DeepMind、英伟达等公司在此方向投入[30][31][32] - 第四层抽象表征：是Yann LeCun的JEPA架构的领地，让模型在隐空间学习状态变化，减少对像素级重建的依赖[33][34][35] - 第五层主动推理：来自认知神经科学，是目前最接近人类智能本质的理论框架，智能体会主动形成假设、预测结果、执行动作并修正内部模型[36][37][38] 具脑磐石公司的定位与技术路线 - 公司定位为类脑智能驱动的具身智能2.0公司，竞争焦点将进入认知世界模型、主动推理、长期记忆和持续学习的整合竞争[39] - 公司提出的“认知世界模型”是一个面向具身落地的JEPA增强版，旨在将世界表征能力推进到感知、认知、预测、规划、行动、反馈、学习的完整链路[40][43][44] - 与“世界模拟器”路线不同，公司重点是为机器人提供可参与真实任务闭环的认知计算推理引擎，而非生成逼真视频[45][46] - 技术攻关拆分为四个方向：类脑感知编解码机制、认知动态预测机制、终身学习记忆机制、低功耗稀疏计算架构[47][48][49][50][51] - 技术目标指向四个结果：低数据、高泛化、终身学习、低功耗，以解决数据成本、跨场景适应、长期运行和算力约束四道关[52][53] 公司融资与团队情况 - 具脑磐石近日完成了新一轮亿元级融资，由具备深厚类脑与具身产业背景的顶尖产业资本领投，老股东及多家顶尖基金复投和跟投[56] - 更新一轮融资也在同步交割中，多维资本担任独家财务顾问[56] - 融资将用于核心技术研发、团队扩充与全球市场拓展，重点推进Cognitive World Model的研发、工程化落地和真实场景验证[57] - 创始人朱森华是宾夕法尼亚大学认知神经科学博士、中科院博士后，曾任华为云AI算法创新Lab主任，主导过AI脑科学云平台、盘古具身大模型等项目，被称为“华为具身大脑一号位”[4][60][61] - 联合创始人刘晋宇补上了产品化和全球商业化能力，核心团队覆盖顶尖院所及一线企业背景，形成了从前沿技术研究到商业化落地的全链路配置[62][64] 商业化策略与产品路径 - 商业化选择务实路线，不等待通用机器人大脑完全成熟，而是优先沉淀可复用模块在真实场景中形成数据与现金流闭环，再反哺核心研发[65][66][67] - 场景选择标准：客户真实付费、方案具备跨场景复制性、技术挑战能够倒逼核心模型迭代[68] - 公司已在国内外同步推进多个行业客户PoC，并签约多家海内外行业战略合作伙伴[69] - 产品路径提出“一脑多机、一脑多形”：短期用类脑智能驱动的Agent框架支持多机协作；中期探索单一认知世界模型适配不同机器人本体；长期向行业开放通用具身大脑模型[70] - 本轮融资后最重要的目标是让认知世界模型在真实机器人任务中跑起来[71]