北京
文 / 萧阳
在2026世界人工智能大会（WAIC2026）期间，极智嘉发布了“一核双引擎”战略，“一核”是指Gravity具身智能框架，双引擎指“数据引擎”和“生态引擎”。
“这个行业处于早期阶段，大家看到满屏Demo，但是真正去干活，客户其实是非常抓狂的状态。做完Demo之后没法持续，这是我们看到产业上面真正的问题。”极智嘉联合创始人、具身智能子公司CEO陈曦在媒体座谈会上表示，具身智能的终局，是让机器人真干活。
WAIC2026期间，极智嘉展出了双臂轮式机器人Gino1，从堆满各类商品的料箱中，稳稳地抓起一袋薯片，精准地放入目标位置。
据透露，Gino1将于今年Q3开始量产，全年计划至少千台级别机器人落地，国内海外均有POC客户。同时，极智嘉具身智能子公司也已启动首次外部融资。
从物流冠军到具身新手：11年积累
极智嘉并非具身智能赛道上的新玩家。2015年成立至今，这家公司在智能机器人领域深耕了整整十一年，构建了两项核心技术底座：软硬件全栈自研的机器人平台，以及大规模多智能体调度引擎。
"极智嘉卖的所有产品都是机器人集群，从来没有单个产品。"陈曦说。
过去十一年里，无论是在智能制造工厂还是智能物流仓库，极智嘉的机器人始终以集群形态运转。目前，公司全球累计交付超7万台设备，业务覆盖40多个国家，三成在国内、七成在海外，服务了沃尔玛、阿迪达斯、西门子、宝马等950余家国际知名品牌。
2025年7月，极智嘉登陆港交所，完成了从创业公司到上市公司的跨越。而在2024年，当大模型浪潮席卷全球、具身智能方兴未艾之际，极智嘉便敏锐地捕捉到了产业周期的拐点，在公司内部组建了具身智能技术研发团队。公司上市后，这支团队被独立为全资子公司，专注通用机器人和通用大脑的长期研发。
"为什么之前没有那么多展示？因为我们希望发出来的产品，就是能够给客户产生真正价值的产品。"陈曦强调，此次WAIC上展示的具身模型和机器人，已经接近商用状态。
"一核双引擎"：具身智能的系统级布局
在交流会上，陈曦正式发布了极智嘉具身智能的长期战略——"一核双引擎"。
"一核"是Gravity具身智能框架。 这套框架采用"双脑协同"（Mixture-of-Transformers）架构：认知脑（AR Transformer）负责读懂指令、拆解任务、制定计划；行动脑（Diffusion Transformer）则在动手前先在"脑海"中推演物理运动，预判风险后生成最优动作序列。用陈曦团队的话说，就是"先想清楚，再动手"。
在此基础上推出的Gravity 4D具身模型，是一次从"预测画面"到"预判物理"的范式跃迁。传统视觉大模型只预测"下一秒画面长什么样"，却经常生成违背物理常识的假象——机械臂"穿模"、物体"悬空"。而Gravity 4D引入了原生的4D Token融合，同时学习RGB外观、三维空间结构（pointmap）和三维运动（scene flow），让机器人真正理解"物体在哪里"和"物体怎么动"。 在公开基准LIBERO-Plus上，零样本测试中引入4D表征后，成功率从73.73%提升至78.62%，在相机视角变化、光照变化、传感器噪声等"外观变但物理不变"的场景中提升最为显著。极智嘉具身智能首席科学家赵昊将其概括为："学到的是物理规律，不是画面。”
"双引擎"则是数据引擎和生态引擎。
数据引擎方面，极智嘉将仓储拣货场景打造为全球最大规模的物理AI训练场。仓库中数百万种SKU构成了几乎覆盖日常所有物品的训练样本，每一个工作站都是数据获取点。
陈曦解释道："所有对于物品操作的泛化能力在仓库当中是可以练出来的。"在他看来，仓储拣货是物理AI的"训练靶心"——它集齐了模型进化最稀缺的五个条件：高频、真实、反馈明确、可迁移、接近商业闭环。
生态引擎方面，极智嘉推出GINO ECO开放生态，以"具身智能解决方案专家"的定位，向行业开放硬件平台、真实场景数据和场景Know-How，联合大脑算法公司、机器人本体企业和行业龙头客户，共同构建完整的商业解决方案。
为什么要开放？因为"满屏Demo，离产业太远"
在被问及为何选择开放生态而非全栈自研时，陈曦的回答坦诚而直接："很多国内或全球优秀的做大脑和本体的公司，大家都停留在demo的状态，离产业太远了。" 他坦言，具身智能行业仍处于早期阶段，没有任何一家公司能独占所有技术优势。
极智嘉的角色，是把自己十一年积累的商业网络、场景Know-How和整体交付能力贡献出来，作为"超级连接器"，将技术供给端和产业需求端桥接起来。
"我们希望把具身智能这个事情向前推动一步。"陈曦说。在他看来，真正的壁垒不是单一技术点，而是"模型、数据、本体、可靠性、Know-How"的系统性竞争力。极智嘉已交付超7万台设备的制造底蕴、单仓超5000台机器人的调度经验，以及覆盖全球的商业服务体系，构成了难以被快速复制的护城河。
轮式+人形上身：务实的形态选择
关于机器人该不该做成人形、该长腿还是长轮子，行业争议不断。
陈曦给出了极智嘉的技术判断。 "上半身更接近于人，数据获取的成本更低、质量更好，最能够获取scaling law的目标。"他解释道，数据驱动是具身智能的核心逻辑，机器人构形与人越接近，从人类动作和视频中迁移数据的效果就越好。而下半身是腿还是轮子，则取决于应用场景——仓库和工厂的平整地面环境下，轮式机器人能效最高、成本最低；需要上下台阶或不平整地面时，足式才更有优势。
综合投资回报和泛化能力考量，"轮式移动+人形上身"成为极智嘉Gino1的形态选择。
在末端执行器上，Gino1同样走了一条务实路线。机器人研发负责人董芹鹏介绍，团队选择了三指灵巧手而非行业常见的五指方案——因为仓储场景每天高达八千到一万次的高频抓取中，五指灵巧手的寿命仅约一个月，而三指设计在灵巧性和可靠性之间找到了平衡点，既覆盖百万级SKU的抓取需求，又为产品留出了足够的可靠性和寿命设计空间。
不是替代人，而是解决"没人干活"
在被问及机器人是否在替代人类工作时，陈曦的回应很清晰："我们在国内和海外并不是机器人去替代人的关系，而是一个生产力升级的问题，和帮客户真正解决招不到人、没有人干活的问题。"
他分享了一个残酷的事实：物流客户反映，很多人宁愿送外卖也不愿进工厂、进仓库。对于制造业和物流行业来说，招工难是真实痛点。机器人技术的意义，一方面帮助行业完成智能化产业升级，另一方面让从事重体力劳动的人获得更轻松的工作机会。
陈曦透露，Gino1将于今年Q3开始量产，全年计划至少千台级别机器人落地，国内海外均有POC客户。同时，极智嘉具身智能子公司也已启动首次外部融资。
终局：通用机器人+通用大脑
“极智嘉的长远目标是通用机器人+通用大脑，这是非常明确的。"陈曦说。
十年前创立极智嘉时，陈曦锚定了物流这一确定性场景，将机器人单机技术和多智能体调度技术率先落地。如今投身具身智能，他依然坚持同样的路径逻辑：第一步把物流和工业场景做好，第二步在技术和商业的双轮驱动下逐步拓展到无人零售、无人药店、咖啡制作等更广泛的商业场景，最终走向通用。
在交流会的尾声，陈曦用一句话总结了极智嘉的具身智能哲学："只有投入到真正的生产应用当中去，才能让硬件、模型、数据集变得更好、更有价值。"
