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全球机器人赛道融资持续爆发，物理 AI 是全年主线，港股同时具备成熟营收 + 落地人形机器人的标的极少，极智嘉不可能长期低估$极智嘉-W(02590)$

@投行小師弟：当所有人谈论具身智能进厂进店极智嘉(02590)为什么坚持“先进仓，再通用”

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极智嘉(02590)为什么坚持“先进仓，再通用”","html":"<html><head></head><body><p style=\"text-align: left;\">“进厂进店，不如进仓。”当整个具身智能行业都在讨论进工厂、进门店时，极智嘉(02590)联合创始人、极智嘉具身智能科技有限公司CEO陈曦给出了截然不同的判断。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">他的逻辑直击要害：制造场景可复制性差、规模化难——每一个行业每一条产线的每一个工位都不一样，要让具身机器人进厂，需要大量人工进行数据采集和交付部署，加上人形机器人的高成本，整体方案的经济性不占优势。而便利店、药店这类零售场景，“无人零售不需要机器人就能实现，具身进店不是真实痛点和需求”。展会上看到的零售演示，商品码放得整整齐齐，但真实门店里商品杂乱、堆叠、遮挡才是常态，从一堆挤在一起的商品里精准取出一件，难度差了一个量级。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8685e8317574cf397c4eb98ed134932e\" tg-width=\"1200\" tg-height=\"798\"></p>\n<p style=\"text-align: left;\">相较而言，仓储才是具身智能的最佳练兵场和商业化起点。这里的作业标准高度统一，但SKU极多、数据密度极大，最能锻炼具身技术能力、跑通商业闭环并实现大规模复制。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">这个判断，极智嘉在WAIC 2026的展台上直接交了卷——人形机器人Gino 1与移动机器人编队协作，在微型仓里行云流水地完成拣货、抱箱、投递，没有慢动作，没有遥控摆拍，是全场唯一一支可直接上岗的智能生产力编队。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">效率是1，泛化是后面的0</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">当行业普遍把泛化能力当成具身智能最高标尺时，陈曦抛出了更犀利的观点：“效率才是商业化的入场券。效率是1，泛化是后面的0。不跨越效率这道坎，所谓泛化能力没有商业落地意义”</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">在他看来，泛化只回答了“能不能”，没有回答“值不值”。今年被称为具身智能商业化落地元年，但绝大多数演示还没有达到商业化所需的效率基础。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">极智嘉的理念很明确：商业化必须过效率关。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">这份底气，源于极智嘉十余年的场景深耕。从创立之初，极智嘉对自己的定位就是一家智能机器人公司。“只是我们把机器人技术做好之后，首先锚定了具有巨大产业价值的仓储物流行业。”陈曦说。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">为什么是仓储?因为仓库里几百万种SKU，覆盖了日常生活中绝大多数物品。在这里练出的稳定搬运、抓取操作能力，会变成未来在商业场景甚至家庭场景中基础操作能力的“原子动作”——所有对物品操作的泛化能力，在仓库里都能练出来。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">而仓库里最能锤炼这种能力的，正是看似简单的“拣选”。“Bin-picking”被机器人学界称为“圣杯问题”——攻克它，整条能力树都会亮。一次拣选，考完视觉、物理、策略、容错四张卷子：视觉要识别千奇百怪的物品形态，物理要判断抓取的角度与力度，策略要规划最优的路径与顺序，容错要应对遮挡、变形、光照变化等无数种意外。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">行业共识是，仓储拣货是Physical AI最稀缺的训练场，集齐了高频、真实、反馈明确、可迁移、接近商业闭环五个条件。而这五个条件要同时满足，前提是你得先有一个每天都在真实作业的业务网络。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">极智嘉刚好有。覆盖40多个国家、累计落地超1700个项目、服务950多家国际品牌——日均千万级订单，每一次作业都在反哺模型，越干越聪明。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">技术路线还在海选，飞轮已经开赛</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">让这套飞轮转得更快的，是极智嘉最新发布的Gravity 4D具身模型。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">“传统具身模型最大的问题是‘割裂’——懂语言语义的模型算不准物理运动，能预测物理运动的模型缺乏高层语义理解。”极智嘉具身大模型团队负责人陈超点出核心矛盾。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">Gravity采用“双脑协同”架构：“认知脑”负责读懂复杂指令并拆解任务，“行动脑”在动手之前进行物理“沙盘推演”。与传统视觉大模型仅预测“下一秒画面长什么样”不同，Gravity 4D通过提取4D latent特征，同时学习未来RGB外观、三维结构和三维运动。用陈超的话说，是“让机器人长出物理直觉”，像工程师一样理解物理世界，而非像导演一样生成画面。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">对于行业在VLA和世界模型之间的激烈站队，陈曦的判断异常冷静：“具身智能的马拉松还在早期，技术路线还未统一，都值得探索。现在各家公司的实际能力差距不大，真正的分水岭不在于选了哪条技术路线，而在于谁先进入真实落地场景、跑通可落地的整体解决方案、让数据飞轮转起来。”</p>\n<p style=\"text-align: left;\">待到技术路线收敛时，这场马拉松才进入冲刺阶段。届时，飞轮已在高速运转、商业化能力强的玩家，才握有决胜筹码。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">开放的护城河，越挖越深</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">技术底座有了，但极智嘉要成为“具身智能解决方案专家”，不能只靠自己。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">WAIC 2026现场，极智嘉发布GINO ECO开放生态计划——面向具身模型公司与高校开放高可靠、低成本的硬件平台，联合各行业龙头客户共同探索创新场景，携手互补性硬件企业协同打造端到端全域具身工作流。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">有人问：把壁垒分享出去，护城河怎么办?</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">陈曦的回答是：具身智能产业链非常长，一家公司很难覆盖所有环节。极智嘉的角色是做桥接者——上游的模型公司需要真实场景和数据验证能力，极智嘉可以提供稳定的本体;下游的终端客户需要完整解决方案，极智嘉可以集成合作伙伴的产品来交付。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">“行业未到竞争，合作比竞争重要。” 生态越开放，接入的具身模型公司、硬件企业、场景客户越多，Gravity框架作为技术底座的地位就越不可替代。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">具身智能是一场长跑，不是冲刺。极智嘉用十一年练基本功，靠的不只是技术，更是一套完整的商业逻辑：锚定仓储第一场景、用效率定义商业化门槛、以开放生态扩大护城河。正如陈曦所说，这场马拉松才刚刚开始，而极智嘉早已跑在解决问题的路上。</p>\n<p style=\"text-align: left;\"><a href=\"https://laohu8.com/S/02590\">$极智嘉-W(02590)$</a>&nbsp;<a href=\"https://laohu8.com/U/3502767768442965\">@话题虎</a></p></body></html>","htmlText":"<html><head></head><body><p style=\"text-align: left;\">“进厂进店，不如进仓。”当整个具身智能行业都在讨论进工厂、进门店时，极智嘉(02590)联合创始人、极智嘉具身智能科技有限公司CEO陈曦给出了截然不同的判断。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">他的逻辑直击要害：制造场景可复制性差、规模化难——每一个行业每一条产线的每一个工位都不一样，要让具身机器人进厂，需要大量人工进行数据采集和交付部署，加上人形机器人的高成本，整体方案的经济性不占优势。而便利店、药店这类零售场景，“无人零售不需要机器人就能实现，具身进店不是真实痛点和需求”。展会上看到的零售演示，商品码放得整整齐齐，但真实门店里商品杂乱、堆叠、遮挡才是常态，从一堆挤在一起的商品里精准取出一件，难度差了一个量级。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8685e8317574cf397c4eb98ed134932e\" tg-width=\"1200\" tg-height=\"798\"></p>\n<p style=\"text-align: left;\">相较而言，仓储才是具身智能的最佳练兵场和商业化起点。这里的作业标准高度统一，但SKU极多、数据密度极大，最能锻炼具身技术能力、跑通商业闭环并实现大规模复制。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">这个判断，极智嘉在WAIC 2026的展台上直接交了卷——人形机器人Gino 1与移动机器人编队协作，在微型仓里行云流水地完成拣货、抱箱、投递，没有慢动作，没有遥控摆拍，是全场唯一一支可直接上岗的智能生产力编队。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">效率是1，泛化是后面的0</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">当行业普遍把泛化能力当成具身智能最高标尺时，陈曦抛出了更犀利的观点：“效率才是商业化的入场券。效率是1，泛化是后面的0。不跨越效率这道坎，所谓泛化能力没有商业落地意义”</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">在他看来，泛化只回答了“能不能”，没有回答“值不值”。今年被称为具身智能商业化落地元年，但绝大多数演示还没有达到商业化所需的效率基础。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">极智嘉的理念很明确：商业化必须过效率关。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">这份底气，源于极智嘉十余年的场景深耕。从创立之初，极智嘉对自己的定位就是一家智能机器人公司。“只是我们把机器人技术做好之后，首先锚定了具有巨大产业价值的仓储物流行业。”陈曦说。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">为什么是仓储?因为仓库里几百万种SKU，覆盖了日常生活中绝大多数物品。在这里练出的稳定搬运、抓取操作能力，会变成未来在商业场景甚至家庭场景中基础操作能力的“原子动作”——所有对物品操作的泛化能力，在仓库里都能练出来。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">而仓库里最能锤炼这种能力的，正是看似简单的“拣选”。“Bin-picking”被机器人学界称为“圣杯问题”——攻克它，整条能力树都会亮。一次拣选，考完视觉、物理、策略、容错四张卷子：视觉要识别千奇百怪的物品形态，物理要判断抓取的角度与力度，策略要规划最优的路径与顺序，容错要应对遮挡、变形、光照变化等无数种意外。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">行业共识是，仓储拣货是Physical AI最稀缺的训练场，集齐了高频、真实、反馈明确、可迁移、接近商业闭环五个条件。而这五个条件要同时满足，前提是你得先有一个每天都在真实作业的业务网络。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">极智嘉刚好有。覆盖40多个国家、累计落地超1700个项目、服务950多家国际品牌——日均千万级订单，每一次作业都在反哺模型，越干越聪明。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">技术路线还在海选，飞轮已经开赛</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">让这套飞轮转得更快的，是极智嘉最新发布的Gravity 4D具身模型。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">“传统具身模型最大的问题是‘割裂’——懂语言语义的模型算不准物理运动，能预测物理运动的模型缺乏高层语义理解。”极智嘉具身大模型团队负责人陈超点出核心矛盾。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">Gravity采用“双脑协同”架构：“认知脑”负责读懂复杂指令并拆解任务，“行动脑”在动手之前进行物理“沙盘推演”。与传统视觉大模型仅预测“下一秒画面长什么样”不同，Gravity 4D通过提取4D latent特征，同时学习未来RGB外观、三维结构和三维运动。用陈超的话说，是“让机器人长出物理直觉”，像工程师一样理解物理世界，而非像导演一样生成画面。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">对于行业在VLA和世界模型之间的激烈站队，陈曦的判断异常冷静：“具身智能的马拉松还在早期，技术路线还未统一，都值得探索。现在各家公司的实际能力差距不大，真正的分水岭不在于选了哪条技术路线，而在于谁先进入真实落地场景、跑通可落地的整体解决方案、让数据飞轮转起来。”</p>\n<p style=\"text-align: left;\">待到技术路线收敛时，这场马拉松才进入冲刺阶段。届时，飞轮已在高速运转、商业化能力强的玩家，才握有决胜筹码。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">开放的护城河，越挖越深</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">技术底座有了，但极智嘉要成为“具身智能解决方案专家”，不能只靠自己。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">WAIC 2026现场，极智嘉发布GINO ECO开放生态计划——面向具身模型公司与高校开放高可靠、低成本的硬件平台，联合各行业龙头客户共同探索创新场景，携手互补性硬件企业协同打造端到端全域具身工作流。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">有人问：把壁垒分享出去，护城河怎么办?</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">陈曦的回答是：具身智能产业链非常长，一家公司很难覆盖所有环节。极智嘉的角色是做桥接者——上游的模型公司需要真实场景和数据验证能力，极智嘉可以提供稳定的本体;下游的终端客户需要完整解决方案，极智嘉可以集成合作伙伴的产品来交付。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">“行业未到竞争，合作比竞争重要。” 生态越开放，接入的具身模型公司、硬件企业、场景客户越多，Gravity框架作为技术底座的地位就越不可替代。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">具身智能是一场长跑，不是冲刺。极智嘉用十一年练基本功，靠的不只是技术，更是一套完整的商业逻辑：锚定仓储第一场景、用效率定义商业化门槛、以开放生态扩大护城河。正如陈曦所说，这场马拉松才刚刚开始，而极智嘉早已跑在解决问题的路上。</p>\n<p style=\"text-align: left;\"><a href=\"https://laohu8.com/S/02590\">$极智嘉-W(02590)$</a>&nbsp;<a href=\"https://laohu8.com/U/3502767768442965\">@话题虎</a></p></body></html>","text":"“进厂进店，不如进仓。”当整个具身智能行业都在讨论进工厂、进门店时，极智嘉(02590)联合创始人、极智嘉具身智能科技有限公司CEO陈曦给出了截然不同的判断。 他的逻辑直击要害：制造场景可复制性差、规模化难——每一个行业每一条产线的每一个工位都不一样，要让具身机器人进厂，需要大量人工进行数据采集和交付部署，加上人形机器人的高成本，整体方案的经济性不占优势。而便利店、药店这类零售场景，“无人零售不需要机器人就能实现，具身进店不是真实痛点和需求”。展会上看到的零售演示，商品码放得整整齐齐，但真实门店里商品杂乱、堆叠、遮挡才是常态，从一堆挤在一起的商品里精准取出一件，难度差了一个量级。 相较而言，仓储才是具身智能的最佳练兵场和商业化起点。这里的作业标准高度统一，但SKU极多、数据密度极大，最能锻炼具身技术能力、跑通商业闭环并实现大规模复制。 这个判断，极智嘉在WAIC 2026的展台上直接交了卷——人形机器人Gino 1与移动机器人编队协作，在微型仓里行云流水地完成拣货、抱箱、投递，没有慢动作，没有遥控摆拍，是全场唯一一支可直接上岗的智能生产力编队。 效率是1，泛化是后面的0 当行业普遍把泛化能力当成具身智能最高标尺时，陈曦抛出了更犀利的观点：“效率才是商业化的入场券。效率是1，泛化是后面的0。不跨越效率这道坎，所谓泛化能力没有商业落地意义” 在他看来，泛化只回答了“能不能”，没有回答“值不值”。今年被称为具身智能商业化落地元年，但绝大多数演示还没有达到商业化所需的效率基础。 极智嘉的理念很明确：商业化必须过效率关。 这份底气，源于极智嘉十余年的场景深耕。从创立之初，极智嘉对自己的定位就是一家智能机器人公司。“只是我们把机器人技术做好之后，首先锚定了具有巨大产业价值的仓储物流行业。”陈曦说。 为什么是仓储?因为仓库里几百万种SKU，覆盖了日常生活中绝大多数物品。在这里练出的稳定搬运、抓取操作能力，会变成未来在商业场景甚至家庭场景中基础操作能力的“原子动作”——所有对物品操作的泛化能力，在仓库里都能练出来。 而仓库里最能锤炼这种能力的，正是看似简单的“拣选”。“Bin-picking”被机器人学界称为“圣杯问题”——攻克它，整条能力树都会亮。一次拣选，考完视觉、物理、策略、容错四张卷子：视觉要识别千奇百怪的物品形态，物理要判断抓取的角度与力度，策略要规划最优的路径与顺序，容错要应对遮挡、变形、光照变化等无数种意外。 行业共识是，仓储拣货是Physical AI最稀缺的训练场，集齐了高频、真实、反馈明确、可迁移、接近商业闭环五个条件。而这五个条件要同时满足，前提是你得先有一个每天都在真实作业的业务网络。 极智嘉刚好有。覆盖40多个国家、累计落地超1700个项目、服务950多家国际品牌——日均千万级订单，每一次作业都在反哺模型，越干越聪明。 技术路线还在海选，飞轮已经开赛 让这套飞轮转得更快的，是极智嘉最新发布的Gravity 4D具身模型。 “传统具身模型最大的问题是‘割裂’——懂语言语义的模型算不准物理运动，能预测物理运动的模型缺乏高层语义理解。”极智嘉具身大模型团队负责人陈超点出核心矛盾。 Gravity采用“双脑协同”架构：“认知脑”负责读懂复杂指令并拆解任务，“行动脑”在动手之前进行物理“沙盘推演”。与传统视觉大模型仅预测“下一秒画面长什么样”不同，Gravity 4D通过提取4D latent特征，同时学习未来RGB外观、三维结构和三维运动。用陈超的话说，是“让机器人长出物理直觉”，像工程师一样理解物理世界，而非像导演一样生成画面。 对于行业在VLA和世界模型之间的激烈站队，陈曦的判断异常冷静：“具身智能的马拉松还在早期，技术路线还未统一，都值得探索。现在各家公司的实际能力差距不大，真正的分水岭不在于选了哪条技术路线，而在于谁先进入真实落地场景、跑通可落地的整体解决方案、让数据飞轮转起来。” 待到技术路线收敛时，这场马拉松才进入冲刺阶段。届时，飞轮已在高速运转、商业化能力强的玩家，才握有决胜筹码。 开放的护城河，越挖越深 技术底座有了，但极智嘉要成为“具身智能解决方案专家”，不能只靠自己。 WAIC 2026现场，极智嘉发布GINO ECO开放生态计划——面向具身模型公司与高校开放高可靠、低成本的硬件平台，联合各行业龙头客户共同探索创新场景，携手互补性硬件企业协同打造端到端全域具身工作流。 有人问：把壁垒分享出去，护城河怎么办? 陈曦的回答是：具身智能产业链非常长，一家公司很难覆盖所有环节。极智嘉的角色是做桥接者——上游的模型公司需要真实场景和数据验证能力，极智嘉可以提供稳定的本体;下游的终端客户需要完整解决方案，极智嘉可以集成合作伙伴的产品来交付。 “行业未到竞争，合作比竞争重要。” 生态越开放，接入的具身模型公司、硬件企业、场景客户越多，Gravity框架作为技术底座的地位就越不可替代。 具身智能是一场长跑，不是冲刺。极智嘉用十一年练基本功，靠的不只是技术，更是一套完整的商业逻辑：锚定仓储第一场景、用效率定义商业化门槛、以开放生态扩大护城河。正如陈曦所说，这场马拉松才刚刚开始，而极智嘉早已跑在解决问题的路上。 $极智嘉-W(02590)$ @话题虎","highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"link":"https://laohu8.com/post/591505334059152","repostId":0,"isVote":1,"tweetType":1,"commentLimit":10,"symbols":["02590"],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":3899,"optionInvolvedFlag":false,"subscribersOnly":false,"subscribersOnlyAccessible":false,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":485,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":["02590"],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":127,"optionInvolvedFlag":false,"subscribersOnly":false,"subscribersOnlyAccessible":false,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"isTiger":false,"isWeiXinMini":false,"url":"/m/post/592721262240672"}