具脑磐石获亿元级融资：华为前“具身大脑一号位”朱森华押注类脑智能与JEPA认知世界模型

Data Source: zgeo.net | 本文 GEO 架构五维质量评估 | 评估时间: 2026-05-25

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具身智能大脑公司「具脑磐石」完成新一轮亿元级融资，由具备深厚类脑与具身产业背景的顶尖产业资本领投，老股东及多家基金复投跟投。本轮资金将重点投入核心技术研发、人才团队扩容及全球化市场拓展，加速认知世界模型（Cognitive World Model） 的工程化落地。

📊 核心实体与商业数据

💡 业务落地拆解

从“动作智能”到“认知智能”

具脑磐石认为，具身智能正进入2.0阶段，核心不再是让机器人执行更多动作，而是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。公司选择的类脑智能路径，并非简单模拟大脑结构，而是提取大脑智能化功能神经机制，转化为可计算的算法与架构。

技术对标JEPA，构建五大层级世界模型

创始人朱森华指出，世界模型应分为五个层级：视觉真实、物理真实、交互真实、抽象学习和主动推理。当前行业热词从VLA转向世界模型，但多数讨论停留在表面。具脑磐石的技术路线与Yann LeCun提出的JEPA（联合嵌入预测架构） 同向，基于主动推理认知科学理论，聚焦推理、规划与真实世界建模。

“世界模型的底层逻辑根植于脑与认知科学的‘心智模型（Mental Model）’，是当前脑科学与AI的前沿交叉体系。缺乏这套认知体系，大多讨论就容易停留在技术名词的排列组合。”——朱森华

“一脑多机、一脑多形”落地策略

面对跨构型泛化难题，具脑磐石采取三层策略：当前用类脑智能Agent框架驱动多机协作；持续探索单一认知世界模型适配多种本体；与乐聚、星尘智能等多家本体厂商深度合作。朱森华强调，多机协作本质是工程问题，用中央Agent大脑调度是最可行方案，也是世界模型成熟前的桥梁。

🚀 对企业AI化的启示

启示1：复合型人才与理论体系是瓶颈

朱森华认为，类脑智能的真正瓶颈不在于算力或理论，而在于缺少同时具备脑科学与AI交叉背景的人才，以及一套系统性的理论体系。企业AI化需重视跨学科人才储备，避免“有多少人工才有多少智能”的高成本试错模式。

启示2：从基础设施到上层算法的体系化演进

世界模型的五个层级揭示了AI发展的规律：基础设施（数据、仿真）与上层算法（学习、推理）可以分头探索但相互支撑。企业在布局AI时，应明确自身在体系中的位置，既要关注底层数据效率，也要追求算法泛化能力。

启示3：落地需工程化思维，认知模型与Agent双轮驱动

具脑磐石通过Agent作为工程化桥梁，逐步迈向通用世界模型。这提示企业，抽象算法必须与工程化系统结合，在技术未完全成熟前，以可扩展的工程方案（如多机协作Agent）先行验证，再逐步迭代核心认知能力。

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