具脑磐石近日完成新一轮亿元融资。该公司由前华为云AI算法创新Lab主任朱森华创立，核心方向是基于认知神经科学构建机器人的“认知世界模型”（Cognitive World Model）。朱森华曾主导华为云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级项目，在业内被称为“华为具身大脑一号位”。
VLA触顶，世界模型站上C位
具身智能领域正经历从VLA（视觉-语言-动作模型）向世界模型的转向。红杉AI峰会上，英伟达机器人负责人Jim Fan直言行业重心正从VLA转向世界动作模型（World Action Models）。在此之前，Yann LeCun创办的AMI Labs以10.3亿美元融资引发关注，李飞飞的World Labs也在空间智能方向上持续深耕，英伟达则在GTC上推出Physical AI战略，指向工业与机器人市场。
VLA过去两年在分拣、装配、搬运等可控场景中验证了有效性，但面对真实世界的复杂环境，其局限性开始显现：换一组物体或光照就需要补充新数据，泛化依赖统计相关性而非因果理解，且缺乏任务经验的沉淀机制。行业共识是，机器人下一步需要的是一个能理解物理世界、预测行动后果、持续修正经验的“大脑”，这正是世界模型试图解决的核心问题。
认知世界模型的五层架构
朱森华将当前世界模型的技术路线划分为五个层级。第一层视觉真实，从2D图像走向3D空间理解，以World Labs为代表；第二层物理真实，建模重力、摩擦、碰撞等规律，Sora等视频模型在此方向探索，但画面逼真不意味着因果可靠；第三层交互真实，通过仿真和强化学习让智能体在试错中积累经验，DeepMind和英伟达均有布局；第四层抽象表征，对应Yann LeCun的JEPA架构，在隐空间学习状态变化，而非进行像素级预测；第五层主动推理，源自认知神经科学的预测编码和自由能最小化理论，智能体主动形成假设、执行动作、根据反馈修正内部模型。
具脑磐石的选择集中在第五层。公司认为，前三层解决“看见、模拟、训练”的问题，第四层进入抽象，第五层才真正触及机器人认知能力的上限。其技术路线对标JEPA，但向主动推理进一步延伸，目标是让机器人具备“边想边做、边做边学”的类脑认知中枢。
具脑磐石将自身定位为类脑智能驱动的具身智能2.0公司。在行业从动作生成和数据规模竞争转向认知世界模型、主动推理及长期记忆整合竞争的背景下，这一方向正获得资本和市场的关注。
本文参考来源：量子位
