湖南
7月17日，WAIC 2026开幕。世博展览馆H3馆里，200多家具身智能企业、超300台机器人同场竞技。后空翻、仿生表情、自主变形——精彩是真精彩，但一个追问挥之不去：这些技能，离开展台还能用吗？
直到走进极智嘉展台，画风突变。
这里没有概念视频，没有遥控手柄，没有“请勿靠近”的围栏。人形机器人Gino 1正和移动机器人编队协同作业，拣货、搬箱、投递一气呵成，全程自主运行。面对充气量不同的薯片、透明包装的面包、突然扔进料箱的异物，它见招拆招；遇到紧贴箱壁的微小物品，甚至自己换策略——先“扒”出空间再抓取。
这是全场唯一一个把“真干活”而非“表演”作为核心展示内容的展台。在Gravity 4D具身模型的驱动下，极智嘉兑现了那个口号——全场唯一兼具泛化能力和速度效率的人形机器人在真实工作场景的展示。
当全场都在“表演”，极智嘉把生产线搬进了展台
行业风向确实在变。“去年各家都在秀参数，今年全在喊落地。”但“冲落地”和“真落地”之间，鸿沟依然明显。机器人能不能连续工作24小时？能不能重复动作一万次？能不能在真实干扰下稳定作业？大多数展台给出的答案，仍然是“不能”。
极智嘉的答案不一样。Gino 1吸睛不靠外形，靠干活。它手脚协同、全身并行控制——移动、转身的同时，手臂已在调整抓取角度，单任务作业时间缩短约30%。连续演示中，没有一次卡顿，没有一次掉落。
泛化能力更让人印象深刻。充气量不同的薯片，动态调整抓取力度；透明包装的面包，准确识别包装主体；毛绒玩偶，稳定定位抓取点；光滑橡胶碗，力控反馈可靠夹持。最让围观者惊叹的是动态应变：异物突然入箱，瞬间重新理解场景；目标被反复移动，持续追踪直到抓住；微小物品紧贴箱壁角落，自己换策略先“扒”再抓。自己破解Corner Case——预编程机器人做不到这件事。
Gravity 4D：从“预测画面”到“预判物理”
这份“真干活”的底气，来自极智嘉在大会上正式揭晓的Gravity 4D模型。它的理念非常直接：“看起来对，不等于物理上对。”——极致强化与物理操作最相关的4D表征信息，策略性弱化无关信息的干扰，换来更快的推理速度和更强的泛化表现。
当前行业主流模型在RGB像素层预测未来，画面看着合理，却保证不了物理一致——机械臂看似碰到物体，三维空间里可能根本没形成抓取。Gravity 4D换了一条路：同时学习RGB外观、Pointmap（三维空间结构）和Scene Flow（三维运动动态）。它极致强化与物理操作最相关的4D表征，策略性弱化无关视觉细节。带来的结果直接可验证：推理速度更快，泛化能力更强。在公开基准LIBERO-Plus上，零样本条件下主版本成功率从73.73%提升至78.62%。
从“预测画面”到“预判物理”，这是一次范式级跃迁。
双引擎驱动：数据飞轮与开放生态
技术路径本身可以模仿，但让技术持续进化的“燃料”很难复制。极智嘉手里有一张独特的牌：全球智慧物流领域规模最大的真实业务网络。覆盖40多个国家、超1700个项目，服务950多家国际品牌，日均处理订单千万级。仓储拣选被业界称为机器人学的“圣杯问题”——一次性考完视觉、物理、策略、容错四张卷子。把拣做透，就能干所有需要动手的活。
每天，在这个网络里，数百万个SKU被真实抓取、搬运、放置。每一次成功和失败，都在反哺模型。这是极智嘉的数据引擎。
生态引擎同步推出。GINO ECO开放生态计划面向具身模型公司、高校、行业龙头客户和互补性硬件企业全面开放，推动具身智能从模型走向规模化商用。用CEO郑勇的话说：“具身智能的价值，最终要在客户现场兑现。”
结语
宇树在展示后空翻，极智嘉在拣货。数字华夏在展示表情，极智嘉在搬箱。启元在展示变形，极智嘉在协同编队。
当大多数企业还在为“泛化能力”和“作业效率”不可兼得而困扰时，极智嘉凭借“一核双引擎”的系统性布局，把两头都搬上了展台。当世界模型开始像工程师一样思考物理后果，机器人才真正具备走进真实世界的资格。
“全场唯一兼具泛化能力和速度效率的人形机器人在真实工作场景展示”——背后是Gravity 4D在驱动，是“一核双引擎”在支撑。
我们不仅这么说，我们真的这么干。
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