成立两月获数千万元种子轮融资，【具脑磐石】什么来头？

近日，机器人大讲堂获悉，由前华为云AI算法创新Lab主任、华为云具身大模型负责人朱森华创立的具身智能公司——具脑磐石，已完成数千万元种子轮融资。本轮投资方包括乐聚机器人、上海道禾长期投资、四川科创投集团、东方精工等机构。

据悉，公司成立仅两个月，核心团队已集结完成，联合创始人包括极智嘉智能叉车与极智链产品事业部总经理刘晋宇，其余成员来自华为、联想、旷视、极智嘉等企业，平均具备10年以上AI与机器人研发交付经验。

在资本趋于理性、具身智能赛道逐渐进入产业化深水区的2025年底，具脑磐石此次融资仍受到多家机构青睐，背后或许与其独特的技术路径、清晰的商业化定位以及创始人稀缺的跨界背景密切相关。

▍走出深度学习的“黑森林”

当前，具身智能乃至整个AI领域正处在一个“技术范式不收敛”的探索期。主流方案大多基于深度学习（DNN）范式，通过海量数据训练大模型（如Transformer、Diffusion），追求“压缩即智能”。然而，这条路径始终面临高数据依赖、高能耗、低泛化性、低可解释性等固有瓶颈。朱森华在采访中曾犀利地指出，这导致行业陷入“有多少人工，就有多少智能”的窘境，模型训练如同“炼丹”，缺乏系统性理论指导。

具脑磐石选择了一条差异化的道路——脑认知启发（Brain Inspired Neural AI）范式。朱森华认为，人类大脑是自然界唯一实现的、最强的“具身智能系统”，以它为蓝本进行技术迭代是必然方向。这与图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）近年倡导的构建“世界模型”、批评LLM是“死胡同”的观点高度一致。

“我们主张用清晰的脑启发思想，替代盲目的计算。”朱森华表示。具体而言，具脑磐石从人脑的认知神经机制中汲取灵感，重点引入两大核心能力进行算法架构改造。

其一是抽象概念学习能力：让人工智能像人类一样“举一反三”。传统方法教机器人用杯子喝水，需采集无数种类杯子的数据。而人脑具备强大的概念抽象能力，即使面对从未见过的容器（如椰子壳），也能快速理解其“盛水”功能，实现小样本甚至零样本学习。具脑磐石通过在模型中引入“抽象概念表征编码器（Encoder）”，让模型学习从“概念”而非单纯的“数据令牌（Tokens）”中推理。

另一种则是选择性注意力与自由探索能力：实现低功耗、高效率的环境交互。人脑每秒接收海量信息却不“过载”，关键在于选择性注意力机制。具脑磐石借鉴此机制，让机器人大脑能动态聚焦关键信息，大幅降低算力需求。同时，借鉴大脑中栅格细胞、位置细胞构建“认知地图”的机制，公司开发了类人自由探索算法，使机器人无需预先测绘地图，即可在陌生开放环境中自主移动，部署效率提升40%。

朱森华透露，在脑启发小样本操作技能的验证中，其所需数据量可比传统方法降低90%。这意味着，具脑磐石的技术路线有望带领具身智能走出依赖堆砌算力和数据的“暴力美学”时代。

▍直面“半吊子能力与高期望”的矛盾

尽管技术愿景宏大，但朱森华对产业现状有着清醒的认知。他坦言，当前具身智能最大的矛盾在于“‘半吊子’的机器人能力与人们过高期望之间的鸿沟”。在国内，由于人力成本仍具弹性，“机器人完全替人”的商业模式短期内难以算过经济账，找到愿意为不成熟技术买单的客户是一大难点。

因此，具脑磐石从创立第一天起就确立了“立足全球化，首站出海”的战略。他们瞄准的是发达国家面临的“事实性劳动力短缺”这一刚性痛点，首站选定亚太地区，聚焦商业服务、工业及康养三大场景。

商业推进遵循“渐进式”路线：中短期内，主要聚焦零售、仓储、康养等商用场景及汽车、3C等工业制造场景；中长期内将向通用家庭服务延伸，推动具身智能机器人真正进入千家万户。

“以日本便利店为例，其核心竞争力之一是7×24小时服务。但随着人口老龄化加剧，夜间人力供给严重不足，许多门店已被迫缩短营业时间。”朱森华分析道，“在这种情况下，客户就愿意为当下仅有60-70分能力的具身机器人付费，让它承担夜间巡店、基础理货、导购等工作，维持服务体系的运转。而且，机器人能力还在持续进化。”

据悉，目前，具脑磐石已与国内汽车零部件龙头上市公司纽泰格及另一家智能制造上市公司达成合作，为其工业场景提供解决方案。同时，海外市场的拓展也已同步启动。

朱森华强调，产业化是“系统工程”，需要深入场景理解需求、处理各种实验室预想不到的“角落案例（corner case）”，例如反光墙面、玻璃隔断等对视觉系统造成的干扰。

▍专注大脑，追求一脑多机的终极形态

在众多具身智能公司纷纷涉足硬件本体研发的背景下，具脑磐石坚持“只做脑，不做本体”的聚焦策略。

朱森华解释，每个团队都有其核心基因。软硬件一体虽能打造封闭优化体验，但极易导致精力分散。更重要的是，他认为当前行业因技术所限，普遍陷入“特定本体+特定技能大脑”的强绑定交付模式，这并非最终形态。

具脑磐石的长期目标是攻克具身大脑“一脑多机”、“一脑多形”的能力上限，即同一套智能系统能适配不同形态、不同品牌的机器人本体，实现真正的解耦与泛化迁移。“只有这样，才能体现具身大脑的核心价值，形成明确的产品分工和健康的产业生态。”朱森华表示。

▍跨学科稀缺人才的“万事俱备”

朱森华本人的背景，是具脑磐石技术路线的底气所在。作为一名脑神经科学博士后，他在华为的六年里，不仅领导构建了华为云脑与类脑AI云平台，开创了智能机器人业务，还孵化了华为云首个具身大模型，并担任“华为天才少年”面试官。这种横跨脑科学、AI算法、机器人工程与产品管理的复合经验，在业内极为稀缺。

对于2025年底才创业是否“为时已晚”的问题，朱森华显得从容：“从追逐融资热度的角度看，或许晚了。但从产业化落地的角度来看，整个具身智能产业才刚刚开始。”他所谓的“万事俱备”，正是技术积累、团队组建、市场认知与商业化路径思考的同步成熟。

▍一场为期三至五年的范式更迭

朱森华为公司规划了清晰的技术演进路线图：在未来1-3年内，团队将基于现有视觉语言动作模型（VLA）的工程实践，用一系列脑认知启发机制对其进行系统性“外挂”优化；预计在3-5年后，逐步完成从深度学习范式到脑启发范式的更迭。此外，具脑磐石将持续深耕具身智能技术迭代，加速商用场景验证与生态合作，逐步推进具身智能从特定领域向更广泛场景渗透。正如其使命“为具身世界铸造可靠的大脑”所指，这家年轻的公司正以低调而扎实的步伐，试图在具身智能与通用人工智能（AGI）之间，搭建一条可行的路径。

这条道路并非孤军奋战。除了杨立昆，北京大学智能学院院长朱松纯教授倡导的“小数据、大任务”范式，其根源同样来自认知神经科学。全球范围内，从“中国脑计划”到欧美各国的脑科学研究，都在持续为类脑智能输送理论养分。

具脑磐石的诞生与融资，标志着具身智能赛道正从盲目追逐参数规模，向寻求生物智能本质启示的深层探索转向。在技术路径分头探索的“黑森林”中，朱森华与他的团队正试图点亮一盏从人脑认知中取来的明灯。其成败不仅关乎一家公司的命运，也将为整个行业能否跨越当前瓶颈、实现真正意义上的“智能涌现”，提供一个关键的验证案例。