华为具身大脑一号位做类脑智能世界模型，对标JEPA，获亿元级融资｜硬氪首发

华为云“博士军团”领军者出走，两个月攒出亿元级团队

前华为云AI算法创新Lab主任、华为具身智能业务开创者朱森华，在2025年10月低调离职，创立具身大脑公司“具脑磐石”。这位曾带队从零构建华为云脑与类脑AI云平台、孵化首个盘古具身大模型的脑科学博士后，仅用两个月就完成了核心团队搭建。联合创始人包括极智嘉智能叉车事业部总经理刘晋宇，成员来自华为、联想、旷视、极智嘉，平均拥有十年以上AI+机器人交付经验。成立后不久，公司便获得乐聚机器人、上海道禾长期投资、四川科创投集团、东方精工等资方的数千万元种子轮融资。与许多具身智能公司不同，朱森华坚持“只做大脑，不做本体”，战略定位全球化，首站瞄准亚太地区的商业服务和工业场景。

不走寻常路：用脑认知改造VLA，对标杨立昆世界模型

在具身智能技术路线呈现“端到端”与“分层”混战的当下，朱森华选择了一条更接近人类认知本质的路——脑认知启发（Neural AI）范式。他认为，当前基于深度学习的VLA（视觉-语言-动作）模型面临高数据、高功耗、低泛化等天花板，本质上是“有多少人工就有多少智能”。具脑磐石的核心思路是借鉴人脑的认知神经机制，为VLA算法架构“加外挂”：引入抽象概念学习让模型“从概念中学习”而非“从Token中学习”；引入选择性注意力机制模拟人脑动态聚焦的能力，从而大幅降低算力和数据依赖。朱森华明确表示，这一理念与图灵奖得主杨立昆（Yann Lecun）提出的JEPA世界模型高度一致——后者同样强调从自由能最小原则出发，让AI像人类一样构建内部世界模型。

技术突破：类人认知地图+小样本学习，打破“堆算力”暴力美学

具脑磐石已取得多项关键技术验证。在自主移动方面，团队基于“栅格和位置细胞模拟”搭建类人认知地图（cognitive mapping）机制，让机器人无需提前采集环境地图即可在室内外开放场景自由探索，部署效率提升40%。在小样本学习方面，实测数据显示数据需求可降低90%。“人类大脑每天处理海量视觉信息，功耗仅25瓦，靠的就是有重点的注意力机制。”朱森华举例说，当VLA模型像五六岁的孩子不够高时，他们就用认知神经科学“外挂”加一副增高鞋垫——例如在模型里引入抽象概念表征编码器，引导模型从概念层面学习，而非暴力拟合海量像素。

商业化落地：瞄准海外“事实性劳动力短缺”，不做本体只做大脑

面对国内“机器人完全替人”商业模式短期内难以走通的现实，具脑磐石成立首日便确定出海战略。朱森华观察到，日本等发达国家因人口老龄化面临严重的“事实性劳动力短缺”——例如7-11便利店因店员不足被迫缩短夜间营业时间，而具身机器人若能承担夜间巡店、理货、导购等工作，客户愿意为仅有六七十分能力的机器人付费。公司已与国内汽车零部件龙头纽泰格等制造企业达成合作。对于“为何不做本体”的行业争议，朱森华回应：“每个团队都有自己的核心基因，眉毛胡子一把抓会精力耗散。我们希望通过聚焦大脑技术，攻克‘一脑多机、一脑多形’的能力上限。”

行业判断：具身智能处于“技术黑森林”，系统理论指导是最大瓶颈

在朱森华看来，当前具身智能领域最缺乏的是系统性的清晰理论指导。“深度学习训练就是‘炼丹’，没有明确配方，全靠工程师试错经验。”他认为，回望深度学习十年发展，算法架构、数据规模、优化函数都依赖大量实验堆砌，而脑认知神经科学提供了另一种根源性理论——中国“脑计划”的“一体两翼”框架（研究大脑结构与机制，左翼医学应用，右翼类脑AI）正是其技术根基。他承认脑科学与AI交叉人才极度稀缺，但这恰恰是具脑磐石的核心壁垒：“人类大脑是世界上唯一实现的最强‘具身智能大脑’，我们没有理由不以它为蓝本进行技术迭代。”