具身智能领域在过去一年里热闹非凡，各类新概念层出不穷，端到端、VLA、世界模型、类脑智能等纷纷登场，行业共识认为机器人的未来取决于一颗足够聪明的大脑，但同时也陷入了概念无限膨胀的混乱局面。世界模型被应用于从感知到决策的各个环节，类脑智能也迎来新的发展契机，然而热词越密集，行业却越迷茫，究竟什么样的大脑才能真正走出实验室，进入工厂和家庭呢？
近日，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，老股东及多家顶尖基金复投和跟投，多维资本担任独家财务顾问，同时新一轮融资也在同步交割。这家公司将“认知世界模型”和“可落地”作为核心关键词，引发了行业对具身智能发展方向的深入思考。当具身智能从技术演示走向实际交付，从热词炒作走向客户场景应用，行业或许需要的不仅仅是一个更聪明的大脑，更是一个真正“可靠的大脑”。
具身研习社专访了具脑磐石CEO朱森华，他拥有认知神经学博士及博士后背景，曾参与构建华为云的脑与类脑AI云平台、智能机器人业务，并孵化了华为的首个具身大模型。多年的从业经验让他坚信，“可靠”是判断具身大脑能否走向真实世界的关键标准。他指出，可靠的大脑不能依赖“全民炼丹”式的试错，需要有理论根基；不能仅在局部任务中表现良好，要能突破能力上限；不能停留在半成品状态，最终要进入真实场景，实现商业化落地。
基于此，具脑磐石在技术选择上，并非将“类脑”作为传播标签，而是试图从脑科学、认知神经科学和类脑智能的理论体系中，为具身大脑寻找更稳定的底层支撑。人工智能要从当前大模型范式迈向更高层级的智能范式，单纯堆砌数据、算力和工程经验已不够，需要重新建立对“智能如何发生”的理解。“类脑”一词虽被快速泛化，有人将其与不同概念拼接，借以镀金技术路线，但朱森华强调，类脑智能是一条门槛极高的道路，真正的差别在于是否有自己的理论体系、专业背景和工程化路径。
世界模型是当下最复杂且容易被泛化的概念之一，有人将其与空间智能、视频生成、仿真交互等概念混淆，甚至当作一个可以涵盖所有方向的“大筐”。朱森华将世界模型拆分为自下而上的几个层级，包括视觉真实、物理真实、交互真实，以及以JEPA为代表的抽象学习和认知神经科学流派强调的主动推理。他认为，前三层是基础设施，解决世界如何被重建、模拟和交互的问题；从JEPA开始，问题才转向“智能体如何理解世界”。具脑磐石将自己定位在更接近JEPA的层级，其目标不是成为某个视觉生成模型、仿真平台或数据工具链，而是以JEPA为代表的技术底座和技术愿景，让具身大脑通过抽象学习，获得低数据、高泛化、可终身学习、低功耗等更接近人类大脑特性的能力，这是“可靠大脑”的第一层含义，即背后有理论支撑、认知路径和可解释、可演进的技术底座。
过去两年，VLA成为具身大脑的关键词，它将视觉、语言、动作整合到同一模型框架中，使机器人能够从视觉输入和语言指令生成动作输出，在局部任务中证明了价值，让机器人从“程序执行”走向“任务理解”。然而，朱森华认为，VLA虽是当前具身智能的重要工具，但局部好用不等于长期可靠。目前很多具身智能能力是在局部任务中训练出来的，在任务变长、环境变化等情况下，模型容易暴露泛化不足的问题。真实世界存在大量特殊情况，具身智能要进入其中，仅靠局部任务的可用性远远不够。
具脑磐石将具身大脑的能力上限拆分为四个关键词：低数据、高泛化、可终身学习、低功耗。低数据意味着具身大脑不能被数据成本束缚，若每个新任务、新物体、新环境都需重新收集真机数据，机器人走向真实世界时系统成本会越来越高；高泛化要求模型不被任务边界限制，能在相似但不完全相同的场景中迁移能力；可终身学习和低功耗则针对机器人长期部署后的现实约束，机器人进入工厂、门店、家庭后，会持续遇到新环境、新用户、新任务和新异常，若系统僵化，遇到新情况只能返厂调试、重新训练，就难以成为真正的智能体，同时，具身大脑要装进真实机器人，必须考虑电池、芯片、功耗、成本、续航等因素，像人类大脑一样，以较低能耗实现高效运行。这四个目标都指向“逼近人脑的效能”，人类大脑具有学习样本少、经验可迁移、持续学习等特点，为机器人大脑提供了值得借鉴的方向和目标。
这也反映了具脑磐石对当下数据热的看法。2026年，真机数据、仿真数据、虚拟数据、人类视频、UMI、Ego等成为行业基础设施，数据的重要性不言而喻，但行业需警惕将“更多数据”直接等同于“更强智能”的误区。朱森华认可真机数据、仿真数据和虚拟数据的价值，也主张现阶段充分使用真机数据，但他强调，具脑磐石要解决的是算法架构能力上限问题，数据是燃料，若发动机效率不提升，燃料越多，系统未必越可靠，反而可能更昂贵，这是“可靠大脑”的第二层含义，即不能仅在局部任务中好用，要具备突破局部任务、实现更高泛化的能力。
可靠的另一层含义需回到产业现场。朱森华认为，本体和大脑目前都处于早期阶段，虽然过去一年本体工程化、运动控制、灵巧操作、大模型交互等方面都有进步，但从客户角度看，很多应用距离可规模化部署仍有差距。客户的诉求是降本增效，工厂、门店、家庭用户不会因机器人“像人”、技术路线先进或模型概念新就买单，真正决定采购的是机器人能否解决问题、减少人工依赖、提高效率、算得过账。因此，具脑磐石提出“可靠大脑”，并非作秀，而是希望解决能力上限问题，推动阶段性落地应用，避免那些只为路演视频、指标榜单、融资节点、舞台展示而存在的能力，这些能力虽亮眼，但若无法进入真实环境、应对复杂扰动、持续运行、让客户认可，就难以成为产业真正需要的能力。
具身智能最终要进入有灰尘、反光、磨损、误操作、人员流动、临时变化的真实世界。具脑磐石并非单纯做行业应用的公司，其强调的落地是关键技术能否局部落地、能承载在哪些场景、策略是什么以及是否尊重市场规律和技术规律。该公司既要围绕低数据、高泛化、终身学习、低功耗，系统性改造算法范式中的注意力机制、记忆机制、类脑感知和表征机制、认知预测机制；也要判断哪些场景愿意为现阶段的具身智能能力付费，哪些市场更适合先落地。朱森华提到，具脑磐石从创业之初就将目光投向海外发达国家市场，因为这些市场面临高人力成本、老龄化、劳动力短缺等问题，可能为当下六七十分但持续进化的具身能力买单。在国内市场，具脑磐石与汽车产业链上市公司签下千台订单，同时获得另一国际化智能制造龙头上市公司千万级订单，这些订单不仅带来商业收入，更让模型进入真实现场，接受环境变化、客户需求和交付成本的检验。
具脑磐石将“可靠大脑”作为愿景，反映出对具身智能产业发展的判断：该领域正在从概念叙事走向交付验证。此前行业比的是谁口号响、谁故事圆、谁视频出圈；此后比的是谁的模型经得起真实环境扰动、谁的能力满足客户账本需求、谁的技术路线在长期仍有解释力。对于具身智能产业而言，成熟需要那些愿意将理论根基、能力上限和场景落地同步推进的公司逐步推动。在全民热衷于工程速度、概念繁荣和舞台展示的时代，朱森华提醒，不要将工程速度等同于技术深度，不要将概念繁荣视为能力进化，不要将舞台展示当作产业交付。具身智能最终要回答的问题是能否像电、水、网一样，沉默而稳定地长期服务人类社会，而具脑磐石选择从底层、理论、真实场景逐步推进，热潮会退去，概念会更迭，但可靠的基因将成为行业基石。
