上海,2026年7月17日——全球智能機器人引領者極智嘉(Geek+,02590.HK)今日在2026世界人工智能大會(WAIC)上,發布面向長程復雜任務的統一具身智能框架——Gravity,并率先推出其核心模塊 Gravity 4D 具身模型,這是一次從"預測畫面"到"預判物理"的范式級躍遷。同日,極智嘉正式揭曉"一核雙引擎"通用具身智能布局。
"一核雙引擎"布局:
- 一個智能核心Gravity 具身智能框架,為機器人注入"物理直覺"。Gravity讓機器人理解三維世界,先想清楚、再動手,并在真機部署后越用越強。這是極智嘉具身生產力的技術底座。
- 數據引擎戰略:依托全球智慧物流領域最大規模真實業務網絡,構建物理 AI 訓練場與數據飛輪,讓大腦"在實戰中進化"
- 生態引擎戰略打造 GINO ECO 開放生態,推動具身智能"規模化商用落地"。極智嘉以"具身智能解決方案專家"的定位,加速技術從原型走向生產力。
基于十余年真實場景積累與已跑通的商業化能力,"一核雙引擎"系統化構建了從模型進化、數據閉環到規模落地的正向循環,推動極智嘉邁向通用機器人和全場景應用的新征程。
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智能核心:Gravity"雙腦協同"框架——先想清楚,再動手
此前行業具身技術長期割裂:懂語言語義的模型算不準物理運動,能預測物理運動的模型缺乏高層語義理解、任務規劃——語言腦和物理腦各說各話。Gravity 打破這一瓶頸,構建"雙腦協同(Mixture-of-Transformers, MoT)"架構,讓機器人具備"先想清楚、再動手"的完整心智:
- 認知腦(AR Transformer)—— 參謀部: 讀懂、拆解、定計劃。作為認知中樞,它聽懂人類復雜指令、看懂場景語義,把一個長程任務精準拆解成可執行的子步驟。
- 行動腦(Diffusion Transformer)—— 前線指揮官: 沙盤推演、定動作。這是Gravity 4D的核心。在動手之前,它先在腦海里"過一遍電影":如果這么伸出去,物體會不會滑?不同動作分別導致什么后果?預判風險后,生成最穩妥的連續動作序列。
認知腦定戰略,行動腦打戰術。Gravity讓具身更像“人”: 想清楚再動手。
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Gravity 框架總體架構示意
不做視覺復刻,Gravity 4D 讓機器人長出"物理直覺"
傳統視覺大模型只預測"下一秒畫面長什么樣",卻經常生成違背物理常識的假象——機械臂"穿模"、物體"懸空",在視頻里看著對,在現實里干不了活。
Gravity 4D擴展二維視頻預測范式,以Gravity 4D-VAE提取的4D latent作為教師監督,在latent空間同時學習未來RGB外觀、三維結構和三維運動:pointmap表征"物體位于何處",scene flow表征"物體如何運動"。無需監督原始點云、無需顯式三維流程,即可將4D基礎模型先驗蒸餾至WAM,從"預測視覺合理的未來"轉向"建模三維運動規律的未來"。
當機械臂伸出的那一刻,它已經理解了物理空間里的幾何關系、受力動態與接觸變化——動作不只是"看起來對",更是"物理上對"。
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Gravity 4D 總體架構示意
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可視化:RGB、pointmap(Depth)與 scene flow
在公開基準LIBERO-Plus上,零樣本情況下,引入4D表征后主版本成功率從73.73%提升至78.62%,最優變體達79.25%。相機視角、傳感器噪聲、光照三類"外觀變但物理不變"場景提升最顯著,直接驗證核心假設:學到的是物理規律,不是畫面。消融實驗進一步表明——Pointmap-only變體表現優異(空間結構是操作最關鍵監督信號之一),僅加depth預測反而下降(堆砌模態無效,架構路徑才關鍵)。
深認知,快行動——把物理法則練成"肌肉記憶"
"雙腦"架構既給機器人絕頂的聰明,也給它極致的執行力。
訓練階段,Gravity 像海綿一樣通過視覺、觸覺、力覺等多維表征把三維世界的運行規律"吃透"——這是深認知。真實作業推理時,系統自動屏蔽冗余思考分支,以極簡鏈路實時輸出動作——這是快行動。
這種"訓練時做加法,執行時做減法"的設計,讓機器人以極低延遲、極高成功率敏捷作業——正如職業運動員千錘百煉之后形成的"肌肉記憶":不必刻意思考,身體已經知道怎么做對。
未來,Gravity 框架還將引入更多物理表征(質量、摩擦、形變、接觸力)、專家先驗、分層記憶與強化學習自進化等能力,讓具身大腦持續逼近對真實物理世界的完整理解。
數據引擎戰略:以全球最大真實訓練場,跑通"數據飛輪"
具身智能的核心瓶頸是真實世界數據的極度稀缺。仿真還原不了摩擦、形變與意外。誰先建成持續產出高質量數據的訓練場,誰的大腦就越跑越快、越干越聰明。
因此,極智嘉把倉儲揀貨作為世界上規模最大、物品種類最豐富的物理 AI 訓練場,構建具身數據飛輪。首先,倉儲是一個"有邊界的復雜世界"——環境相對結構化,但交織著無盡的動態變化,是平衡模型訓練難度與業務安全性的最佳試煉場。
不僅如此,行業正在形成共識:倉儲揀貨(Picking)是物理 AI 的"訓練靶心"。它集齊了模型進化最稀缺的五個條件:
- 高頻:全球倉庫每天億級規模真實揀選,覆蓋百萬級SKU,為模型提供永不枯竭的"數據活水";
- 真實:直接接觸真實世界的各種材質、重量和形變,補上仿真永遠模擬不出來的物理細節;
- 反饋明確:抓沒抓起、有無超時,成敗指標絕對清晰——這是強化學習最干凈的獎勵信號;
- 可遷移:"揀"凝聚了手眼協調、力控、空間理解等一系列底層能力,這些能力在產線送料、門店補貨、藥房配藥中同樣適用,把揀做透,就能干所有需要動手的活
- 接近商業閉環:直接嵌入真實訂單流和運營系統,模型表現可被商業結果實時校準。
可見,”揀“一次性考完了視覺、物理、策略、容錯四張卷子——它絕非單一場景,而是通向通用智能的能力底座。在機器人學界,Bin-picking 被稱為‘圣杯問題’,不僅因為它極具挑戰,更是因為它一旦被攻下,整條能力樹就亮了。
五大壁壘——讓數據飛輪成就生產力”分水嶺“
支撐飛輪持續高速運轉的,是極智嘉難以被復制的五大壁壘:
- 全球最大真實業務網絡:覆蓋40多個國家超 1700 個項目的業務網絡,為沃爾瑪、阿迪達斯、西門子、寶馬等950+家國際知名品牌提供AI機器人解決方案,場景橫跨快消、鞋服、商超百貨、3PL、汽車等千行百業,日均處理訂單量達千萬級。
- 模型專項優化:Gravity 4D當前率先圍繞揀選等高頻物理交互場景做深度專項優化,針對百萬級SKU、多材質多姿態、人機混行等真實工況持續迭代;
- 跨域泛化能力:跨越不同國家、文化與極端工況的商業網絡,讓模型"吃遍全球的鹽",具備極強的環境適應性;
- 萬級集群調度能力:單倉超5000臺機器人的大規模調度經驗,讓具身智能天然長出"協作基因",能融入工作流、形成整體解決方案;
- 雙軌制安全邊界:將前沿具身智能與成熟機器人方案深度整合,用成熟體系為創新劃好安全邊界——允許試錯,但絕不讓業務停擺
這些能力環環相扣,不僅讓極智嘉在"先干活→再回流→再進化"的數據飛輪中占據先發優勢,也讓公司具備向制造、商業零售等更廣闊實體場景平滑擴張的潛能。
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生態引擎戰略:GINO ECO開放生態——做全球客戶可信的"具身智能解決方案專家"
數據引擎解決大腦進化的"養分問題",但要讓技術真正兌現商業價值,還必須跨過從"模型"到"商用"的最后一公里。極智嘉正式推出 GINO ECO 開放生態計劃,以"具身智能解決方案專家"的定位,一頭連接技術供給、一頭緊扣產業需求,加速具身技術的規模化變現。
極智嘉發揮覆蓋全球的業務網絡、深厚的客戶互信、場景Know-how與整體方案交付能力,作為懂客戶、能交付閉環的解決方案專家,與生態伙伴共享數據、共同為終端客戶交付可信賴、高可靠、可算清ROI的具身智能整體解決方案。
GINO ECO生態計劃三大開放方向:
- 面向具身模型公司與高校:開放高可靠、低成本的具身機器人硬件平臺,共同開發貼近倉儲物流痛點的具身應用。極智嘉發揮十余年軟硬件技術和供應鏈積淀,把硬件穩定性做到極致、把供應鏈成本壓到極致——為全行業提供一張拿來即用、高性價比的"物理入場券"。
- 聯合各行業龍頭客戶:共同探索創新場景應用,將前沿智能與真實業務流深度綁定,開拓具身商業落地的新邊界。
- 攜手互補性硬件企業:協同打造端到端全域具身工作流,打破單一公司所能覆蓋的具身落地邊界。
為什么選擇極致開放?三個判斷
極智嘉之所以選擇開放,源于對具身產業現狀的三個判斷:
- 技術路徑尚未收斂,封閉即是自縛。具身大腦的技術演進百花齊放,沒有任何一家公司能獨占所有優勢。唯有共享數據、合作共創,才能把各家所長組合成真正為客戶創造價值的最優解。
- 場景是最好的試煉場,場景定義硬件。真實場景數據是全行業最稀缺的燃料。極智嘉敞開十余年積累的物流場景與場景Know-how,讓伙伴的大腦在真實世界里安全試煉、共同進化,共享規模化商用紅利。
- 具身智能是一場長跑,不是沖刺。產業化非一家公司可獨力完成。極智嘉愿做整個產業的"超級連接器"——張開雙臂歡迎算法公司與學術機構,也深度聯合先鋒客戶與硬件伙伴。
Gino Eco生態是讓飛輪從自轉變公轉,更多聰明的大腦在真實世界里進化起來,更多形態機器人加入生產力編隊。
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“具身智能的價值,最終要在客戶現場兌現——這是極智嘉過去十一年一直在做的事,也是未來十年的主線。”極智嘉創始人兼CEO 鄭勇表示,“我們希望通過Gino Eco生態計劃攜手全行業,把宏大的技術愿景轉化為千行百業看得見、算得清的商業閉環和生產力紅利。”
天眼查APP 顯示,極智嘉是一家專注于智能物流機器人解決方案的科技企業。公司致力于通過先進的機器人和人工智能技術,為全球各行業客戶提供高效、柔性、可靠的智慧物流解決方案。
與此同時,極智嘉將持續打磨Gravity具身大腦和Gino 1人形等自有具身硬件,在商業現場淬煉出一支能打硬仗的標桿編隊;并以Gino Eco開放生態,讓更多形態機器人、更多行業場景加入這支智能生產力編隊。自己的編隊跑通是樣板,全行業生態的協同共振,才是物理 AI 時代的新生產力。
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