回顾2026年世界人工智能大会，具身智能赛道正迎来一场产业转向，告别“秀场时代”迈向以“真实场景”为导向的落地应用，加速迈向更务实的商业落地。
极为代表性的是，极智嘉展台的人形机器人Gino 1从早到晚持续作业。没有花哨的后空翻、舞蹈表演，看起来虽然不够酷炫，但如果在展台前站久一点，就会发现它的每一项能力都从客户的真实需求出发。
面对充气量不同的袋装薯片，它动态调整抓取力度；透明包装面包可精准识别实物主体，不受外层薄膜干扰。当微小货品紧贴料箱侧壁、常规抓取路径无法作业时，它会自主伸出末端将商品扒出空隙，再完成稳定抓取。甚至现场人员从随身包里随机取出未数采的商品，仍可稳定拣选，体现极强的泛化能力
据展台技术人员介绍，Gino1搭载全身并行手脚协同控制，移动、转身的同时手臂同步调整抓取姿态，将单任务作业耗时缩短约 30%。比效率数字更关键的是，它处理的并非实验室规整道具，而是真实仓库高频出现的货品堆叠、异物干扰、位置偏移等极端工况。
WAIC期间，极智嘉正式发布具身智能“一核双引擎”长期布局，同时旗下北京极智嘉具身智能科技有限公司，启动成立以来首次独立外部融资。
当下整个具身智能行业正从概念演示走向实景落地，行业竞争正从“能展示什么”加速转向“能交付什么”。在极智嘉联合创始人、极智嘉具身智能CEO陈曦看来，极智嘉优先锚定了具备巨大产业价值的物流赛道落地产品，未来将向零售、服务等场景拓展迭代，促进生态建设向更广阔物理世界延伸。
极智嘉2015年成立，11年间全球交付物流机器人超7万台，包含拣选工作站在内整体设备部署量近十万台。成熟物流业务基本盘，决定了其具身智能路线并非实验室技术强行落地，而是从真实产业场景中生长迭代而来。
仓库是被行业严重低估的物理AI训练场。鞋服、食品、医药、工业品等日常消费品几乎全部覆盖，大型仓库 SKU规模可达百万级，对机器人视觉识别、柔性抓取形成硬性技术约束。更核心的是，仓库每一次抓取成功、失败都会形成明确业务反馈，天然构建完整真实数据闭环，打造可持续迭代的数据飞轮。
仅靠场景积累不足以解决行业共性痛点：传统机器人视觉模型大多基于RGB图像空间做预测，无法理解真实三维空间物体位置关系与连续时序运动规律。
极智嘉大模型团队负责人陈超介绍，自研Gravity 4D 4D世界动作模型，核心是在训练中引入PointMap三维空间结构、Scene Flow 物体运动两大新增表征；在LIBERO-Plus零样本扰动测试中，模型总体任务指标较基线提升约 5个百分点，在视角切换、光照变化、传感器安装偏差等干扰场景下，泛化能力提升幅度更为突出。
这个数字看似微小，对规模化商用部署却至关重要。仓库光照实时变化，大批量机器人落地很难统一传感器安装位置，仅学习画面外观的模型极易在环境变动后失效。Gravity 4D遵循 深认知、快行动设计逻辑。训练阶段注入三维、运动多维度物理信息，推理阶段无需显式计算 3D 结构，依靠隐式表征直接输出动作，兼顾认知深度与实时作业效率。
本届 WAIC 集中亮相的Gino1，是这套“Gravity 4D具身模型+轮式人形本体”技术路线的落地载体。据介绍，产品为通用双臂轮式人形机器人，采用轮式底盘搭配仿人上半身、三指灵巧手。
上半身仿人设计，是为了低成本复用海量人类操作视频数据加速模型训练；下半身选用轮式结构，适配仓库平整地面，移动效率更高、硬件综合成本更低；三指灵巧手则是两指、五指方案之间的商业化折中选择。
极智嘉将仓储人形机器人三大商用评判标准称为3R，即Range（品类泛化范围）、Rate（作业效率）、Reliability（长期运行可靠性）。极智嘉具身机器人研发负责人董芹鹏表示，行业核心考核标准不是桌面抓取固定道具，而是将机器人投放到真实产线，无人工持续干预、自主处理各类异常并稳定完成全流程任务。
目前Gino1已完成全流程工程化迭代，接近量产交付标准。陈曦透露，极智嘉今年 2 月发布 Gino 本体的当天，就收到了大量客户的需求，如今正逐步走向量产。
随着技术与场景的加速融合，具身智能正式进入规模化部署阶段，量产落地成为核心关键词。工信部相关预判显示，2026年全年人形机器人整机产量有望突破10万台，标志着行业正式迈入量产元年。
行业从单纯的技术参数比拼，升级为场景适配能力与商业化闭环的综合较量。在这一转向中，极智嘉以仓储物流场景中成熟的商业化落地经验与已被验证的盈利模型，处于行业领跑。招商证券国际最新报告显示，极智嘉不仅在仓储机器人赛道验证了清晰的盈利逻辑，其人形机器人整机业务更被赋予高达 175% 的上涨空间，足见资本市场对其商业闭环与技术修复潜力的强劲信心。
陈曦认为，更早深入真实产业场景落地的企业，才能持续获取实验室仿真无法生成的真实长尾数据，持续迭代模型、优化硬件，构建长期技术竞争力。
（《财经》新媒体综编）
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