类脑智能驱动具身智能2.0突破！具脑磐石亮相2026开放原子生态大会
6月26日，由开放原子开源基金会主办、OpenLoong开源社区承办的分论坛在北京北人亦创国际会展中心举行。本次分论坛以“从技术到生态共建，开源如何加速具身产业协同及场景落地"为主题。本次论坛邀请开放原子开源基金会TOC委员、人形机器人开源社区技术负责人、高校学者及企业领军者等各方力量，搭建覆盖产学研用的深度协同平台，推动开源技术供给与具身产业场景需求深度融合。
受国家地方共建人形机器人创新中心Openloong开源社区邀请，具脑磐石联合创始人刘晋宇出席论坛并发表《类脑智能驱动具身智能 2.0 上限突破》的主题演讲，直面当前 VLA 架构瓶颈，并系统呈现了具脑磐石类脑智能 + JEPA 底座的「具脑磐石」全栈技术体系，提出以认知世界模型（Cog-WM）重构机器人底层智能，为通用具身、人形机器人落地提供全新开源技术范式。
一、直面行业痛点：VLA 架构触达能力天花板，具身智能亟待范式革新
当下，VLA（视觉 - 语言 - 动作）是工业、仓储、零售人形机器人落地的主流技术方案，已在分拣、搬运、简易抓取等局部场景实现早期商业落地，但产业规模化进程中结构性短板与瓶颈暴露明显：
1.仅拟合数据相关性，缺失物理因果认知：VLA 本质是模仿式学习，依靠海量人工示教数据覆盖场景，无法自主理解物体力学、空间几何等物理规律，全新环境中任务成功率断崖式下跌；
2.数据成本高、跨任务泛化能力薄弱：真机采集动作数据量级远低于互联网图文数据，新场景、新设备需重新采集标注，规模化部署成本居高不下；
3.长时程规划能力缺失：无显式世界推演与前瞻规划模块，只能应对单步简单任务，复杂多步骤工作极易陷入局部最优；
4.算力消耗巨大、工程落地受限：像素级生成推理延时高，易受画面无关干扰，高算力门槛抬高中小企业研发使用成本。
下一代具身智能必须构建能自主推演、学习物理规律的世界模型，从 “数据模仿” 走向 “世界理解”。全球行业技术路线加速转向世界模型赛道，JEPA、空间智能、类脑主动推理等多条路线并行探索，但尚未形成完整可工程落地的全栈架构。
二、具脑磐石核心技术主张：以类脑智能为内核，打造认知世界模型，开启具身智能 2.0 时代
具脑磐石提出核心技术主张：具身智能的终极进化，是复刻人脑认知逻辑，构建兼具抽象推理、自主规划、持续学习能力的机器心智，而非单纯复刻视觉、动作数据。区别于现有像素生成式世界模型、纯 VLA 模仿架构，具脑磐石融合 JEPA 联合嵌入预测架构与人脑神经认知机制，推出认知世界模型（Cog-WM，Cognitive World Model），完成从 “具身 1.0 数据模仿” 到 “具身 2.0 认知理解” 的跨越式升级。
对标人脑天然具备的智能优势，Cog-WM 有望扭转当前 AI“高数据、低泛化、高能耗、易遗忘” 短板，实现四大核心能力：
•低数据依赖：借鉴人脑抽象表征学习逻辑，无需海量示教样本，少量场景数据即可掌握任务底层规律，跨物体、跨环境自主适配；
•全域高泛化：在隐空间抽象建模物理因果、空间动态，不局限于训练样本，陌生场景、全新任务可自主推演解决方案；
•终身持续学习：复刻海马体记忆机制，搭建分层动态记忆系统，解决大模型灾难性遗忘问题，机器人可在长期作业中持续迭代技能；
•低算力低功耗：引入大脑稀疏编码、多舱室神经元、快慢双通路机制，大幅降低训练与推理算力消耗，适配端侧具身机器人轻量化部署。
三、独家 Bi-Agent 三层全栈架构，实现感知 - 认知 - 执行完整闭环
演讲现场，具脑磐石完整披露了基于人脑功能分区的双智能体 Bi-Agent 分层架构，打通从多模态感知到真机动作执行的全链路，三层系统协同构成完整机器人 “大脑 + 身体” 体系：
顶层：认知智能系统 Cog-Harness（智能脚手架）
作为全局调度中枢，承担意图理解、技能调度、多机器人协同、终身持续学习核心能力。接收语音、视觉、力觉、姿态多模态感知信号，解析人类任务指令，结合历史记忆分配技能任务，支持人工干预与自主进化双模式。
中层：认知世界模型 Cog-WM（智能内核）
整套架构的核心引擎，由规划专家、空间记忆参考库、执行专家三大模块协同运行：
规划专家：基于抽象世界表征预判未来状态，输出长周期分层任务方案；
空间记忆参考库：存储全局环境地图、物体属性、历史动作经验，支撑跨场景复用；
执行专家：预测动作带来的环境变化，输出适配机器人本体的连续动作序列。
区别于传统模型单步输出动作，Cog-WM 可在 “心智空间” 预演完整任务流程，天然具备长时序复杂任务规划能力。
底层：全身控制器 Whole Body Controller（智能躯体）
连接仿真环境与人形真机的执行终端，完成动作轨迹转换、全身力控反馈、碰撞安全急停，保障机器人动作稳定、安全落地，兼容多品牌人形机械本体、工业机械臂。
四、行业展望：类脑认知世界模型，定义通用具身智能长期路线
刘晋宇在演讲中表示，70 年 AI 发展历程证明，类脑认知神经科学是驱动人工智能颠覆性突破的核心内核；从 MP 人工神经元、Hopfield 网络到深度学习，再到 2024 诺贝尔物理学奖颁给神经网络奠基人，脑科学与 AI 交叉已是全球技术共识。
依托开放原子开源平台，具脑磐石将同步推进技术开源共建，联合产业链上下游、高校科研院所共建技术标准与数据集，持续迭代认知世界模型能力，推动具身智能从实验室 Demo 走向大规模产业落地，以开源协同力量，抢占全球通用具身智能技术制高点。
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