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具腦磐石獲億元級融資:以類腦智能破局,探索具身智能新路徑

   發(fā)布時間:2026-05-25 12:13 作者:吳俊

具身智能領(lǐng)域迎來重要進展,具腦磐石公司宣布完成新一輪億元級融資。本輪融資由深耕類腦與具身產(chǎn)業(yè)的頂尖資本領(lǐng)投,多家老股東及知名基金參與復(fù)投與跟投,多維資本擔(dān)任獨家財務(wù)顧問。與此同時,公司下一輪融資也在同步推進中。資金將主要用于核心技術(shù)攻關(guān)、高端人才引進及全球化市場布局,重點推動認知世界模型(Cognitive World Model)的研發(fā)與商業(yè)化落地。

具腦磐石成立于2025年,以類腦智能為技術(shù)底座,致力于構(gòu)建面向物理世界的認知模型。公司創(chuàng)始人朱森華被譽為“華為具身大腦一號位”,擁有跨學(xué)科背景:在中山大學(xué)從事計算機與AI研究,博士畢業(yè)于賓夕法尼亞大學(xué)認知神經(jīng)科學(xué)專業(yè),并在中科院完成博士后研究。加入華為后,他主導(dǎo)了AI腦科學(xué)云平臺、盤古具身大模型等項目,推動世界模型與類腦智能的融合驗證,成為華為具身智能大腦的開創(chuàng)者。

聯(lián)合創(chuàng)始人劉晉宇專注AI機器人技術(shù)商業(yè)化,曾成功孵化多個產(chǎn)品事業(yè)部并實現(xiàn)全球落地。團隊核心成員來自清華、北大、中科院等機構(gòu),兼具技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)落地經(jīng)驗,覆蓋從前沿研究到工程落地的全鏈條。這種復(fù)合型團隊結(jié)構(gòu),為具腦磐石的技術(shù)突破提供了堅實支撐。

當(dāng)前,具身智能賽道正經(jīng)歷快速迭代,行業(yè)焦點從“VLA”轉(zhuǎn)向“世界模型”。李飛飛、Yann LeCun等學(xué)者及英偉達、Google DeepMind等科技巨頭紛紛布局,但關(guān)于世界模型的定義仍存在分歧。朱森華認為,世界模型的底層邏輯源于腦科學(xué)的“心智模型”,其核心在于解決產(chǎn)業(yè)根本問題,而非技術(shù)名詞的簡單組合。他指出:“當(dāng)前許多討論停留在表面,未觸及技術(shù)本質(zhì)。真正的世界模型需具備類人的抽象學(xué)習(xí)、環(huán)境感知與主動推理能力。”

這一理念直接影響了具腦磐石的技術(shù)路徑。公司認為,具身智能正從“動作智能”向“認知智能”演進,未來機器人需具備小樣本學(xué)習(xí)、多維感知、長期記憶與跨場景行動能力。然而,現(xiàn)有技術(shù)面臨數(shù)據(jù)獲取難、泛化能力弱、缺乏持續(xù)學(xué)習(xí)等挑戰(zhàn)。人類大腦的高效學(xué)習(xí)機制為突破提供了方向:通過提取大腦的功能神經(jīng)機制,轉(zhuǎn)化為可計算的算法與架構(gòu),構(gòu)建下一代具身智能大腦。

具腦磐石提出的認知世界模型與Yann LeCun的JEPA路線同源,均基于主動推理理論,但更強調(diào)工程化落地。朱森華解釋:“JEPA讓AI在抽象空間中學(xué)習(xí)狀態(tài)演化,更接近人類認知規(guī)律。但對機器人而言,僅具備預(yù)測能力遠不夠,還需自主設(shè)定目標、規(guī)劃行動并持續(xù)學(xué)習(xí)。”為此,公司聚焦狀態(tài)預(yù)測到?jīng)Q策執(zhí)行的全鏈路能力,將腦科學(xué)中的多艙室神經(jīng)元、稀疏計算等機制轉(zhuǎn)化為算法模型,目標實現(xiàn)低數(shù)據(jù)、高泛化、終身學(xué)習(xí)與低功耗。

目前,具腦磐石已在感知交互、規(guī)劃導(dǎo)航、操作及群體協(xié)作等領(lǐng)域完成技術(shù)驗證,并在國內(nèi)外市場推進多個行業(yè)客戶的真實場景試點。公司提出“一腦多機、一腦多形”的應(yīng)用路線:當(dāng)前通過類腦Agent框架驅(qū)動多機協(xié)作,未來探索單一模型適配多種本體,并與樂聚、星塵智能等本體廠商建立合作。朱森華強調(diào):“跨構(gòu)型本體的通用模型尚不現(xiàn)實,多機協(xié)作是當(dāng)前最高效的工程方案,而類腦機制可提升Agent的感知、記憶與規(guī)劃能力。”

在訪談中,朱森華進一步闡釋了世界模型的層級體系:從視覺真實、物理真實到交互真實,再到抽象學(xué)習(xí)與主動推理。前三層解決數(shù)據(jù)與訓(xùn)練環(huán)境問題,后兩層聚焦算法架構(gòu),形成從基礎(chǔ)設(shè)施到智能能力的完整體系。他指出,腦科學(xué)雖未完全破譯人類大腦,但已為AI提供足夠支撐,當(dāng)前瓶頸在于復(fù)合型人才與系統(tǒng)性理論體系的缺失。

 
 
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