7月17日，极智嘉（Geek+，02590.HK）亮相2026世界人工智能（885728）大会（WAIC），一群“真干活”的机器人编队——人形机器人（886069）、移动机器人、拣选工作站默契配合，拣货、搬箱、投递一气呵成，全程自主运行，几乎没有停顿，在真实工作场景中同时展现多SKU（库存量单位）泛化能力与端到端作业效率。
近日，极智嘉正式发布面向长程复杂任务的统一具身智能框架Gravity（GRVY），推出核心模块Gravity（GRVY） 4D WAM（World Action Model，世界动作模型），实现行业从预测视觉画面到预判真实物理规律的技术跃迁，同步公布“一核双引擎”通用具身智能布局，依托十余年全球产业落地积淀与已跑通的商业化能力，推动极智嘉迈向通用机器人规模化商用和全场景应用。
长期以来，行业具身技术存在明显割裂问题，语义大模型难以精准计算物体物理运动轨迹，专注动态预测的世界模型又缺失高层任务拆解与逻辑规划能力，两大能力难以融合落地。
极智嘉此次推出的Gravity（GRVY）框架创新采用双脑协同MoT（混合范式）架构，实现认知与行动深度融合。认知脑依托AR Transformer（自回归范式）承担语义理解、任务拆解工作，能够读懂复杂人类指令，拆分长流程作业步骤；行动脑基于Diffusion Transformer（扩散范式）完成物理推演，执行动作前提前预判物体位移、打滑等风险，输出稳定连续操作动作，二者通过注意力机制无损共享表征，真正实现机器人“先规划、后行动”。
极智嘉具身大模型团队负责人陈超对《证券日报》记者表示，框架配套搭建分层长短时记忆体系，短时记忆捕捉物体连续运动、接触状态，长期记忆留存任务目标与历史异常，搭配阶段进度可视化输出，解决端到端模型黑盒、长流程任务失效难题。
传统视觉生成类模型仅复刻二维画面，极易出现物体悬空、机械臂穿模等违背物理常识的问题，无法适配真实仓储、工厂作业。Gravity（GRVY）4D打破二维视频预测局限，通过自研4D-VAE（四维变分自编码器）提取四维隐式特征作为监督信号，同步学习物体RGB（红绿蓝）外观、三维空间坐标Pointmap（点图）与物体运动Scene Flow（场景流），全程在隐空间完成训练推理，无需显式渲染点云，兼顾训练信息量与落地实时性。
极智嘉具身智能首席科学家赵昊对《证券日报》记者介绍，团队提取第五代多模态大模型原生4D Token（四维词元）核心能力融入框架，在LIBERO-Plus基准零样本测试中，模型任务完成率提升5个百分点，面对光照、传感器（885946）偏移、视角切换等复杂工况泛化能力大幅增强，当前团队正逐步接入力觉、触觉信号，完善物理动力学建模能力。
本次公布的“一核双引擎”战略中，Gravity（GRVY）整套框架作为核心技术底座，两大引擎分别从数据、生态层面支撑产业落地。数据引擎战略依托极智嘉覆盖40余国、1700余个项目的全球物流网络，将百万级SKU仓储拣货场景打造为实体AI天然训练场，构建可持续迭代的数据飞轮。
极智嘉联合创始人、极智嘉具身智能CEO陈曦对《证券日报》记者表示，仓储拣选被业内称作具身操作的“圣杯问题”，场景具备高频交互、真实物理反馈、能力可跨行业迁移、商业闭环完整等多重优势，依托服务950余家全球头部企业、万级机器人集群的调度经验，公司持续沉淀海量真实交互数据，源源不断反哺模型迭代，形成别家难以复制的场景壁垒。
生态引擎方面，极智嘉推出GINO ECO开放生态，以产业解决方案专家身份打通算法、硬件、终端客户链路。生态面向模型研发企业、高校开放Gino 1轮式双臂机器人硬件底座与全套训练部署工具链，联合制造、零售龙头探索全新落地场景，协同硬件厂商搭建全流程自动化解决方案。公司认为当前具身智能行业技术路线尚未定型，单一企业难以完成全链条产业化，开放场景、数据与工程Know-how（技术诀窍），才能联合全行业降低落地门槛，共享产业红利。
商业层面，极智嘉2月发布Gino 1通用双臂机器人，今年第三季度将推进国内外头部客户POC（概念验证）和小批量应用。为持续加码具身智能研发与生态建设，极智嘉旗下具身智能子公司已启动首轮独立融资，拓宽资本投入渠道。
极智嘉方面表示，具身智能的核心价值最终体现在客户现场生产力提升，公司将持续迭代Gravity（GRVY）大脑与Gino系列硬件，同时依托开放生态联动产业链伙伴，推动具身智能走向工厂、仓库稳定生产力，加速通用机器人时代到来。
