智通財經APP獲悉，「進廠進店，不如進倉。」當整個具身智能行業都在討論進工廠、進門店時，極智嘉(02590)聯合創始人、極智嘉具身智能科技有限公司CEO陳曦給出了截然不同的判斷。

他的邏輯直擊要害：製造場景可複製性差、規模化難——每一個行業每一條產線的每一個工位都不一樣，要讓具身機器人進廠，需要大量人工進行數據採集和交付部署，加上人形機器人的高成本，整體方案的經濟性不佔優勢。而便利店、藥店這類零售場景，「無人零售不需要機器人就能實現，具身進店不是真實痛點和需求」。展會上看到的零售演示，商品碼放得整整齊齊，但真實門店裏商品雜亂、堆疊、遮擋纔是常態，從一堆擠在一起的商品裏精準取出一件，難度差了一個量級。

相較而言，倉儲纔是具身智能的最佳練兵場和商業化起點。這裏的作業標準高度統一，但SKU極多、數據密度極大，最能鍛鍊具身技術能力、跑通商業閉環並實現大規模複製。

這個判斷，極智嘉在WAIC 2026的展台上直接交了卷——人形機器人Gino 1與移動機器人編隊協作，在微型倉裏行雲流水地完成揀貨、抱箱、投遞，沒有慢動作，沒有遙控擺拍，是全場唯一一支可直接上崗的智能生產力編隊。

效率是1，泛化是後面的0

當行業普遍把泛化能力當成具身智能最高標尺時，陳曦拋出了更犀利的觀點：「效率纔是商業化的入場券。效率是1，泛化是後面的0。不跨越效率這道坎，所謂泛化能力沒有商業落地意義」

在他看來，泛化只回答了「能不能」，沒有回答「值不值」。今年被稱為具身智能商業化落地元年，但絕大多數演示還沒有達到商業化所需的效率基礎。

極智嘉的理念很明確：商業化必須過效率關。

這份底氣，源於極智嘉十餘年的場景深耕。從創立之初，極智嘉對自己的定位就是一家智能機器人公司。「只是我們把機器人技術做好之後，首先錨定了具有巨大產業價值的倉儲物流行業。」陳曦說。

為什麼是倉儲?因為倉庫裏幾百萬種SKU，覆蓋了日常生活中絕大多數物品。在這裏練出的穩定搬運、抓取操作能力，會變成未來在商業場景甚至家庭場景中基礎操作能力的「原子動作」——所有對物品操作的泛化能力，在倉庫裏都能練出來。

而倉庫裏最能錘鍊這種能力的，正是看似簡單的「揀選」。「Bin-picking」被機器人學界稱為「聖盃問題」——攻克它，整條能力樹都會亮。一次揀選，考完視覺、物理、策略、容錯四張卷子：視覺要識別千奇百怪的物品形態，物理要判斷抓取的角度與力度，策略要規劃最優的路徑與順序，容錯要應對遮擋、變形、光照變化等無數種意外。

行業共識是，倉儲揀貨是Physical AI最稀缺的訓練場，集齊了高頻、真實、反饋明確、可遷移、接近商業閉環五個條件。而這五個條件要同時滿足，前提是你得先有一個每天都在真實作業的業務網絡。

極智嘉剛好有。覆蓋40多個國家、累計落地超1700個項目、服務950多家國際品牌——日均千萬級訂單，每一次作業都在反哺模型，越幹越聰明。

技術路線還在海選，飛輪已經開賽

讓這套飛輪轉得更快的，是極智嘉最新發布的Gravity 4D具身模型。

「傳統具身模型最大的問題是‘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。」極智嘉具身大模型團隊負責人陳超點出核心矛盾。

Gravity採用「雙腦協同」架構：「認知腦」負責讀懂複雜指令並拆解任務，「行動腦」在動手之前進行物理「沙盤推演」。與傳統視覺大模型僅預測「下一秒畫面長什麼樣」不同，Gravity 4D通過提取4D latent特徵，同時學習未來RGB外觀、三維結構和三維運動。用陳超的話說，是「讓機器人長出物理直覺」，像工程師一樣理解物理世界，而非像導演一樣生成畫面。

對於行業在VLA和世界模型之間的激烈站隊，陳曦的判斷異常冷靜：「具身智能的馬拉松還在早期，技術路線還未統一，都值得探索。現在各家公司的實際能力差距不大，真正的分水嶺不在於選了哪條技術路線，而在於誰先進入真實落地場景、跑通可落地的整體解決方案、讓數據飛輪轉起來。」

待到技術路線收斂時，這場馬拉松才進入衝刺階段。屆時，飛輪已在高速運轉、商業化能力強的玩家，才握有決勝籌碼。

開放的護城河，越挖越深

技術底座有了，但極智嘉要成為「具身智能解決方案專家」，不能只靠自己。

WAIC 2026現場，極智嘉發布GINO ECO開放生態計劃——面向具身模型公司與高校開放高可靠、低成本的硬件平台，聯合各行業龍頭客戶共同探索創新場景，攜手互補性硬件企業協同打造端到端全域具身工作流。

有人問：把壁壘分享出去，護城河怎麼辦?

陳曦的回答是：具身智能產業鏈非常長，一家公司很難覆蓋所有環節。極智嘉的角色是做橋接者——上游的模型公司需要真實場景和數據驗證能力，極智嘉可以提供穩定的本體;下游的終端客戶需要完整解決方案，極智嘉可以集成合作伙伴的產品來交付。

「行業未到競爭，合作比競爭重要。」 生態越開放，接入的具身模型公司、硬件企業、場景客戶越多，Gravity框架作為技術底座的地位就越不可替代。

具身智能是一場長跑，不是衝刺。極智嘉用十一年練基本功，靠的不只是技術，更是一套完整的商業邏輯：錨定倉儲第一場景、用效率定義商業化門檻、以開放生態擴大護城河。正如陳曦所說，這場馬拉松才啱啱開始，而極智嘉早已跑在解決問題的路上。

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