2026 年盐城家具封边胶厂，世界模型成了 AI 圈硬通的"社交货币"。

Yann LeCun 离开 Meta 后创办的 AMI Labs，举拿下 10.3 亿美元融资，投前估值为35 亿美元。

李飞飞的 World Labs 持续押注空间智能，成为市场手的标的之；英伟达在 GTC 上抛出 Physical AI，直言工业与机器人市场的潜在规模将达到50 万亿美元。

资本、人才、顶头脑，都在往同个向汇聚——让 AI 真正理解物理世界。

红杉 AI 峰会上，英伟达机器人负责人 Jim Fan 是直接放话：行业的重心，正从 VLA（视觉 - 语言 - 动作模型）转向世界动作模型（World Action Models）。

这句话的冲击力在于，把过去两年具身智能行业热的技术路线，到了个新问题面前：机器人会看、会听、会执行动作之后，下步该是什么？

答案越来越清晰，它需要个能理解物理世界、能预测行动后果、能持续修正经验的、真正贴近人脑运作模式的机器人"大脑"。

刚刚完成新轮亿元融资的具脑磐石，从成立之初押注的正是这个向。

具脑磐石由朱森华创立。他曾任华为云 AI 法创新 Lab 主任，主过 AI 脑科学云平台、盘古具身大模型、全球具身智能产业创新中心等系统项目。在业内，他被称为"华为具身大脑号位"。

现在，他把创业向押在了个具挑战的交叉点上：用认知经科学，重做机器人的大脑模型。

具脑磐石给这套系统起了个名字：认知世界模型，Cognitive World Model。

说得直白点，它想让机器人拥有颗会演、会记忆、会自我新的类脑认知中枢。

VLA 触顶，世界模型站上 C 位

过去两年，VLA 是具身智能行业里的主流叙事。

这技术的逻辑很直接：将视觉、语言和动作统进个端到端模型，机器人能看懂环境、理解指令，并直接输出行动。

这条路线已经在些场景里已经验证了价值。比如分拣、上下料、简单装配、仓储搬运、售后台整理等任务，环境相对可控，动作链条相对明确，VLA 能够让机器人从"能动"进步走向"能按指令动"。

但随着真实场景变复杂，VLA 的能力边界也开始显现。

先是数据。

换批物体、换个光照、换种桌面布局，模型往往要补充新的示范数据。机器人看起来在学习，很多时候仍然依赖人类提前喂给它的数据样本。

其次是泛化盐城家具封边胶厂。

VLA 擅长从数据中学习统计相关。它能知道"看到这个东西，大概率要做这个动作"，但面对物理因果、长期后果和开放环境变化，稳定仍然不足。

再就是记忆。

今天很多机器人完成次任务后，很难像人样把经验沉淀下来。下次面对相似任务，仍然容易从头开始。

这也是行业里那句老话的来处：有多少人工，才有多少智能。

世界模型的价值，正在这里显现。

它试图让机器人在行动之前，先在内部完成次"演"：

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如果我这样抓，杯子会不会倒？如果我往前走，这条路是不是会被障碍物挡住？如果我先开柜门，再拿东西，任务链条是否稳？

人类每天都在做类似的事。

过马路时，人并不会精确计每辆车的速度、距离和轨迹，但只要扫眼，就能判断什么时候能过、什么时候该停。

这背后依靠的不是单感知能力，也不是动作库，而是套关于世界如何运转的心智模型。

具脑磐石要做的，就是把这套能力工程化，装进机器人系统里。

五层地图，把世界模型讲明白

世界模型很热，但麻烦也在这里：大口中的"世界模型"，常常指向不同的技术层。

有人说的是 3D 空间建模，有人说的是生成，有人说的是仿真和强化学习，有人说的是 JEPA，还有人说的是主动理。

朱森华把当前世界模型的路线，自下而上拆成五层。

层，是视觉真实。

核心是从 2D 图像走向 3D 空间理解。以李飞飞的 World Labs 为代表，解决的是"机器人怎么看世界"的基础问题。

没有这层，后续的智能处理从谈起。

二层盐城家具封边胶厂，是物理真实。

聚焦重力、摩擦、碰撞等物理规律的建模。以 Sora 等生成模型为代表，模型试图从海量中学习物理直觉。

可问题在于，画面逼真并不等于因果可靠。个可以非常像真实世界，但里面的物理逻辑未稳定。

三层，是交互真实。

这层接近仿真、强化学习和机器人试错。

它强调智能体通过"行动—反馈"积累经验，DeepMind、英伟达等公司都在这向持续投入。

四层，是抽象表征。

这是 Yann LeCun 的 JEPA 架构的地。它让模型在隐空间里学习状态如何变化，减少对像素重建和 token 预测的依赖。

举个例子，模型需逐帧预测个杯子未来每个像素会变成什么样，而是学习"杯子被了下，大概率会往哪个向移动，是否会倒下"。

五层：主动理。

这是具脑磐石看重的层。它来自认知经科学，背后包括自由能小化、预测编码、贝叶斯大脑等理论，是目前接近人类智能本质的理论框架。

翻译成人话是：智能体会主动形成假设，预测结果，执行动作，再根据环境反馈修正自己的内部模型。

也就是，边想边做，边做边学。

在具脑磐石看来，PVC管道管件粘结胶前三层多解决"看见世界、模拟世界、训练世界"的问题；四层开始进入抽象表征；五层则真正触及机器人认知能力的上限。

也正因此，具脑磐石把自己定位为类脑智能驱动的具身智能 2.0 公司。

这个判断带有明确的技术立场：机器人下阶段的竞争，不会只停留在动作生成和遥操作数据规模上，而会进入认知世界模型、主动理、长期记忆和持续学习的整竞争。

对标 JEPA，但多走步

具脑磐石的技术路线，与 Yann LeCun 动的 JEPA 有着明显关联。

JEPA，全称 Joint Embedding Predictive Architecture，联嵌入预测架构。

它的核心价值，是让模型在抽象表征空间里学习世界状态的变化。相比逐像素预测、逐 token 拟，这种法接近人类对世界的理解式，也适处理复杂环境中的泛化问题。

但对机器人来说，只有"表征—预测"还不够。

机器人终要进入真实物理世界。它需要感知环境、理解任务、预测后果、规划动作、执行任务盐城家具封边胶厂，还要从失败和反馈中继续学习。

因此，具脑磐石提出的认知世界模型，像是个面向具身落地的JEPA 增强版。

它要把 JEPA 的世界表征能力，进到条完整链路里：感知，认知，预测，规划，行动，反馈，学习。

这也让具脑磐石与"世界模拟器"路线拉开差异。

具脑磐石追求的，不是生成个看起来足够真实的世界，而是为机器人提供个可以参与真实任务闭环的认知计理引擎。

围绕这套目标，具脑磐石把技术攻关拆成四个向。

，类脑感知编解码机制。这对应视觉、听觉、力触觉等多模态信息的融，让机器人地理解真实环境。

二，认知动态预测机制。这对应物体交互、空间变化、重力、碰撞等物理规律的理解，让机器人具备演行动后果的能力。

三，终身学习记忆机制。这对应经验沉淀和持续学习，让机器人减少"学新忘旧"，逐步形成可迁移的任务经验。

四，低功耗稀疏计架构。这对应未来机器人端侧部署需求。真正进入庭、工厂、门店的机器人，不能长期依赖功耗云端理。

这四个向终指向四个结果：低数据、泛化、终身学习、低功耗。

这也是具身智能落地难绕开的四道关：数据成本、跨场景适应、长期运行和力约束。

具脑磐石的野心也在这里：它想把类脑智能从个学术概念，成可验证、可部署、可商业化的具身智能大脑架构。

"华为具身大脑号位"带队，团队不止会做模型

融资落地后，具脑磐石也进入了个具体的阶段。

具脑磐石，这成立于 2025 年的类脑世界模型公司，近日完成了新轮亿元融资，本轮融资由具备厚类脑与具身产业背景的顶产业资本投，老股东及多顶基金复投和跟投。

同时，新轮融资也在同步交割中。多维资本担任财务顾问。

本轮融资后，具脑磐石将继续投入核心技术研发、团队扩充与全球市场拓展，进 Cognitive World Model 的研发、工程化落地和真实场景验证。

投资人愿意下注具脑磐石，除了世界模型这个向足够热，也因为这支团队的配置相对少见。

有投资人将其评价为"国内唯兼具 AI × 脑科学交叉度与产业落地广度的组"。

创始人朱森华是宾夕法尼亚大学认知经科学博士、中科院博士后，长期从事 AI 与脑认知交叉研究。

进入华为后，他曾任华为云 AI 法创新 Lab 主任，主过 AI 脑科学云平台、盘古具身大模型、全球具身智能产业创新中心等项目，也曾担任华为"天才少年"面试官。

在业内，他也因此被称为"华为具身大脑号位"。

联创始人刘晋宇则补上了产品化和全球商业化能力。

他长期耕 AI 机器人产品落地与全球化拓展，曾参与多个产品线从 0 到 1 孵化和规模化落地，在工业与商用场景中积累了丰富的产品定义、市场拓展和客户交付经验。

再往下看，具脑磐石核心团队覆盖清华、北大、复旦、中科院等顶院所，也有华为、联想、旷视、智嘉等线企业背景，形成了从前沿技术研究、软硬件研发、工程化到商业化落地的全链路配置。

这对做"具身大脑"的公司来说很关键。

因为认知世界模型终要落到机器人系统里，既要处理模型架构和主动理，也要面对本体差异、传感器接入、动作执行、现场部署和客户交付。

具脑磐石的团队结构，恰好覆盖了从理论到工程、从法到商业化的关键环节。

在商业化上，具脑磐石选择了条相对务实的路线。

公司不会等待通用机器人大脑成熟，再去谈落地。

而是优先沉淀具身技能学习、认知地图移动航、脑多机协同等可复用模块，在真实场景中形成数据与现金流闭环，再反哺核心研发。

场景选择上，具脑磐石也有明确标准：客户真实付费、案具备跨场景复制、技术挑战能够倒逼核心模型迭代。

目前，该公司已在国内外同步进多个行业客户 PoC，并签约多海内外行业战略作伙伴。

产品路径上，具脑磐石提出了"脑多机、脑多形"。

短期看，是用类脑智能驱动的 Agent 框架支持多机协作；中期看，是探索单认知世界模型适配不同机器人本体；长期看，则是向行业开放通用具身大脑模型。

对具脑磐石来说，此轮融资之后重要的答卷，就是让认知世界模型在真实机器人任务中跑起来。

* 本文系量子位获授权刊载，观点仅为原作者所有。

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