近日，具脑磐石宣布完成新一轮亿元级融资，由深耕类脑与具身产业的顶尖资本领投，老股东及多家知名基金参与复投与跟投。与此同时，公司另一轮融资也在同步推进中。资金将主要用于核心技术攻关、团队扩建及全球市场布局，加速认知世界模型的研发与商业化落地。
在具脑磐石融资消息公布前，国际科技界已掀起类脑智能热潮。今年3月，“图灵奖”得主杨立昆创立的AMI Labs完成10.3亿美元种子轮融资，投前估值达35亿美元，为类脑智能的世界模型技术路线提供了重要背书。这一趋势下，国内投资者开始寻找具备技术领先性与团队可靠性的类脑智能企业，曾主导华为具身智能大脑研发的朱森华及其创业项目“具脑磐石”逐渐进入公众视野。
朱森华在华为期间被称为“具身大脑一号位”，其团队曾搭建华为云脑与类脑AI云平台，孵化首个具身大模型，并完成类脑智能与具身模型融合的技术验证。他兼具AI工程化能力与脑科学研究背景，本科与硕士深耕人工智能领域，博士阶段赴宾夕法尼亚大学攻读认知神经科学，博士后在中科院脑与认知科学国家重点实验室完成研究。这种“脑科学+AI”的复合背景，为其创业奠定了独特基础。
2025年下半年，朱森华选择在行业热衷VLA（视觉-语言-动作）模型时逆势而行，创立具脑磐石。他避开“数据大炼丹”的技术路径，转而聚焦类脑智能的Neural AI范式，即通过模拟大脑神经元机制实现智能突破。其核心团队由华为内部磨合多年的成员组成，涵盖技术预研、系统工程到产业交付的全链条能力。
朱森华认为，当前AI存在四大短板：依赖海量数据、泛化能力弱、缺乏终身学习能力、训练推理功耗高。他提出，人工智能应回归本质，向人类大脑学习，而非停留于数据拟合。与此同时，具身智能1.0阶段已触及瓶颈，以大语言模型为中心的框架因高数据消耗、高功耗及非终身学习特性，难以实现真正的智能突破。
具脑磐石选择与杨立昆同源的JEPA（联合嵌入预测架构）路线，致力于构建“认知世界模型”。该模型通过抽象概念与物理规律的理解，实现环境适应与自主推理。例如，面对陌生物体椰子壳，机器人无需专项训练即可判断其盛水功能；处理搬运任务时，模型直接掌握底层物理因果，而非死记硬背物体姿态。这种技术路径使数据使用效率提升10倍，训练成本与推理功耗显著降低。
朱森华将世界模型划分为五个层级：前两层为视觉与物理真实，第三层为交互真实，后两层为抽象学习与主动推理能力。他指出，多数企业仅解决前三层基础问题，而具脑磐石直接聚焦高阶智能的第4-5层，目标打造具身智能2.0阶段的“大脑”，实现类人抽象学习、终身学习及低功耗泛化能力。
在产业化落地方面，具脑磐石团队构成呈现明显跨界特征。除朱森华外，联创刘晋宇具备AI与机器人领域技术产品化及商业化经验，曾主导多个产品事业部从0到1的孵化与全球落地。团队吸纳了来自清华、北大、中科院的科研人才，以及华为、旷视、极智嘉的行业老兵，形成从技术研发到产业交付的完整能力链。
商业化策略上，具脑磐石采取“工业-商用-家用”的阶段式推进路径，优先选择可规模化复制、能牵引技术迭代的场景。公司创立之初即确立全球化战略，针对国内外市场差异制定不同策略：国内客户关注投资回报率，机器人多处于试点阶段；海外发达国家因劳动力短缺，客户更愿意为机器人局部功能付费，且商业模式更具灵活性。
随着“类脑与智算”被纳入《人形机器人与具身智能标准体系（2026版）》，类脑智能与具身智能的结合正从学术探索转向产业部署。朱森华表示，具脑磐石将把JEPA技术路线落地于机器人真实工作场景，推动其具备接近人类大脑的认知能力，在全球自主智能产业竞争中抢占先机。
