WAIC 唯一在流水线上“真干活”的机器人,背后是极智嘉Gravity 4D

美港探案07-18

真干活”是具身智能唯一的降落点

出品 | 美港探案

作者 | 星三少

7月17日,2026世界人工智能大会(WAIC)在上海拉开大幕。与往年“百模大战”的喧嚣不同,今年最引人注目的无疑是遍地开花的人形机器人。

但作为一个常年关注硬科技的财经观察者,我逛完一圈后最大的感受是——“失望”与“惊喜”并存。

绝大多数展台上的机器人,正在上演一场名为“未来”的影像展。它们或动作迟缓得像慢动作回放,或只敢面对固定尺寸、固定材质的小众SKU进行“演示性”抓取。在业界,这被戏称为“能泛化的不够快,够快的不能泛化”的死结。

然而,当走进极智嘉(Geek+)的展台时,画风突然变得极度硬核。这里的人形机器人Gino 1与移动机器人、拣选工作站协同作业——在Gravity 4D具身模型的驱动下,没有绿幕遮挡,没有遥控手柄,直接把一条微型仓储生产线搬到了展台上。全场唯一兼具泛化能力与速度效率的具身智能编队,正在真真正正地“上班”。

如果说其他人是在“畅想”未来,那极智嘉则是在为物理AI时代,提前发了一张开往“真实生产力”的单程票。 

人形机器人Gino 1组队干活:效率至上 随时上岗

首次公开亮相的通用人形机器人Gino 1,是当天展台最吸睛的“明星”。但它的吸睛方式不是靠外形,而是靠干活。记者在现场看到,Gino 1不仅能从料箱里精准抓取商品,还能抱起料箱搬运,甚至与移动机器人组成编队,端到端跑通拣选全流程。这是全场极少数可以直接“上岗”应用的具身智能整体解决方案。

在此前的行业认知中,人形机器人的泛化能力与作业速度似乎是天生的“天敌”。多模态大模型虽然聪明,但推理往往需要数秒;纯运动控制的机器人虽快,但遇到异形物、堆叠或突发干扰便直接宕机。

极智嘉展台上的Gino1,却极其干脆地填平了这条鸿沟。

在现场,记者看到Gino1不仅完成了料箱拣选,还实现了抱箱搬运和与移动机器人的无缝组队。它的动作不再是传统机器人的“抓完再转身、转完再移动”,而是手脚协同的全身并行控制——在移动的同时,双臂已经开始调整商品高度和瞄准目标格口。这种流畅的连贯性,据现场技术人员透露,直接将单任务作业时间缩短了约30%。

更加印证其“真实性”的是现场连续不断的压力测试:当工作人员突然将异类商品扔进料箱,Gino1几乎不需要额外的思考时间,瞬间重新理解场景并排除干扰;当有微小物品紧贴在料箱角落,常规路径无法抓取时,它竟能自主切换策略——先把商品从边缘“扒”出一点空间,再重新完成抓取。

这是全场极少数可以直接“上岗”应用的具身智能整体解决方案,也是全场唯一兼具泛化能力与速度效率的人形机器人在真实工作场景的展示。


深层解构:Gravity4D为什么“翻篇”了?

Gino1能实现这种“既要又要”的跃迁,表面的算法优化背后,是一次模型范式的彻底转向。核心在于极智嘉刚刚发布的Gravity4D世界动作模型(WAM)。

此前,大部分机器人试图依赖传统的视觉大模型(VLM)来驱动。它们的逻辑是“预测画面”,即判断“下一秒画面长什么样”。但画面往往会欺骗物理常识——物体可能会穿模、悬空,动作在视频里看着合理,放在真实重力和摩擦环境下却一塌糊涂。

极智嘉的Gravity4D,不是在做“视觉复刻”,而是在训练“物理直觉”。它跳出了RGB像素的冗余陷阱,强化了对物理操作最关键的4D物理表征信息(三维空间结构与三维运动动态),同时极大地弱化了光照、纹理等无关视觉信息的影响。

用更通俗的话说:传统机器人靠“看”画面猜动作,所以慢且易受干扰;Gravity4D让机器人“算”物理规律——它要先在脑海里推演一遍:“如果我这样伸手,物体会不会被压坏?”“如果路径这样规划,是不是空间上更合理?”

因为剥离了无关信息,推理的链路被极大缩短,所以得到了更快的推理速度;因为真正理解了三维运动轨迹,所以得到了更强的模型泛化表现。(这也是为何在公开基准LIBERO-Plus上,Gravity4D主版本能将成功率从73.73%提升至78.62%的原因。)


结论:“真干活”是具身智能唯一的降落点

从商业角度观察,极智嘉此次不仅拿出了Gino1和Gravity4D,更向外界展示了其更宏大的“一核双引擎”战略——以Gravity具身智能框架为核心,通过全球最大规模的物流真实场景构建“数据飞轮”,并通过GINO ECO开放生态加速产业落地。

说得更直白一点:别人还在实验室里“烧显卡”做概念验证时,极智嘉已经把全球数十个国家的真实仓库,变成了AI训练场。

AI的商业化,最终要回答的不是“我能写首诗”或“我能跳个舞”,而是“我能不能解决真实世界的物理劳动”。

WAIC 2026众多面向未来的“画饼”中,极智嘉给出了最极端务实的一句话。这句口号不仅写在展板的墙上,也写在每天连续运行数千次不卡顿的动作里,写在能应对数百种复杂SKU的精准抓取里。

“真干活,自进化。”当具身智能褪去浮躁的外衣,放下华丽的演示视频,切切实实地走进仓库、产线和工作流时,行业的叙事逻辑才真正被刷新——谁说人形机器人只能是展台上的“模特”?在极智嘉的展台上,我们看到了它走进工厂当“正式员工”的样子。

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