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11月3日，亚洲物流展 CeMAT Asia 开幕。展区内，仓储机器人最不缺的是单机演示：一台机器人在地面快速移动搬运，或者机械臂抓起一件物品。这些演示直观，但有个更根本的问题是，客户未来真正要买单的，是某一台机器人跑得多快、抓得多准？还是一整仓能连续、稳定地运转，并最终实现无人化自主运营和进化？

带着这个问题走到极智嘉展台，会发现它的展示逻辑正是后者。现场以“全仓自主，极智进化”为主题，铺开了一个庞大的全品类产品矩阵。业内人士对此给出了直观的评价：“全场最全、效率最高之一”。值得关联的是，在展会前极智嘉发布了《24/7自主智能仓计划》，并明确提出下一阶段目标：推动仓库迈向7×24小时无人化自主运营与自主进化。

极智嘉在展台上秀出的“全”与“快”，在自主智能仓计划里究竟扮演什么角色？剥开展台表象，我们或许能看到仓储行业下阶段竞争的真实逻辑。

01

“全场最全”：全品类、全场景、全流程，

适配不同市场需求

何为全？根据CeMAT上极智嘉的现场演示，“全”可归为全品类､全场景覆盖，逐步延伸至全流程。拆解来看，这其实是在回答市场的三个递进诉求。

• 全品类AMR方案，解决“有没有”的问题

SKU的复杂性、订单结构碎片化等因素，催生着料箱、托盘、货架多种存储形态。在展台上，极智嘉分别亮出了货箱到人、托盘到人、货架到人的AMR差异化矩阵。客户无需东拼西凑，即可选择在一套系统下配齐适合不同业务形态的方案。

• 全场景覆盖，解决“适不适合”的问题

同样，面对不同仓库条件、吞吐需求和投资预算，即便是同一类存拣方案也需要差异化设计，一套方案不可能完美适配所有场景。对此，针对货箱到人、托盘到人、货架到人每条产品线，极智嘉提供了不同的技术路线，以满足不同行业客户场景的需求。

在料箱领域，极智嘉推出三种互补技术路线。其中，RS Hyper作为攀爬形态方案，兼顾高存储密度与超高吞吐（MFC前置仓、生鲜B2C仓等）；RS Air飞箱方案专为深库存、订单稳定及地面平整度欠佳场景打造（成品仓、制造业仓等）；RS Flex大小车方案主打通用高柔性，适配SKU多、箱规不一、业务流量波动大的场景。

在托盘领域，这种适配性同样有明显的体现。面向高密度、高流量存拣需求，极智嘉现场展示了“上存下拣”的SkyCube四向穿梭车方案，一套系统可对接B2B、B2C不同类型的订单，满足托盘、整箱、拆零三种出库形态；针对中等流量场景，新推出的RoboPallet 托盘大小车方案，尤其适合净高 13 米以下、SKU 多、吞吐需求适中的托盘仓，该产品预计于2027年1月量产面市。

针对不同需求，极智嘉推出适配全场景的方案，这也是在帮客户控制仓库改造成本和试错风险。

• 逐步延伸至全流程，解决“能不能无人化”的问题

仓储中不少环节已实现自动化，但最后的拆零、拣选、理货大多还要靠人工。现在，这种现状正在改变。在CeMAT上，极智嘉展示了相应的解决方案。

一是通用人形机器人Gino 1搭载自研Gravity具身智能模型，在展台上连续拣选日化商品、瓶装饮品等传统自动化难以处理的物品，自主完成料箱搬运与更换，是全场极少数兼具强泛化和高效率的具身机器人。Gino 1不仅覆盖拣货、搬箱、巡检等仓内主流人工操作场景，还可与移动机器人、专用工作站协同作业，端到端跑通拣选全流程。

二是无人拣选工作站RAPS，通过机械臂抓取、扫码与摆放，以百万级SKU开箱即用，覆盖逐单拣选、波次提总甚至库存理货，实现与货箱到人系统、AMR及输送设备的协同作业。

通过Gino 1和RAPS，极智嘉把机器人的触角伸向仓储最复杂、最柔性的物理操作与异常处理环节，补齐了拣选自动化最后一块拼图。

通过全品类、全场景覆盖到逐步延伸至全流程，极智嘉打造出机器人端到端方案版图。但要把这些不同形态的机器人凑在一个仓库里高效干活，仅靠硬件堆砌是做不到的。极智嘉仓库大脑 (Geek+ Warehouse Brain) 软件平台，将AMR、人形机器人和机械臂放在同一套调度体系下，完成跨形态的系统级整合，让整个机器人系统实现更高效的协同、智能决策与运营优化。即“端到端”不仅是产品、场景上的完整覆盖，更是底层所有数据和指令的打通。

02

“效率最高”：首次亮相RS Hyper，

具身模型等效率领先

何为效率领先？以极智嘉此次在全球首次亮相的RS Hyper攀爬机器人为例，该方案集水平搬运与垂直取箱于一体，给出了一个让客户算得过账的数据：系统吞吐达到每1000平方米每小时6000箱，采用双点位连续供箱的Max工作站，最大效率达800箱/小时，这意味着在同等面积下能榨出远超以往的坪效。

那么，效率从何而来？

首先是单机性能，1.5m/s的最大爬升速度配合1:10超高充放比，把有效作业时间拉满。

其次是通过提升并发效率（跃升50%），让多个设备同时运行。仅锁定2列货架即可横纵并列攀爬；双深双通双向取箱设计，实现复合出入库；双向高密路网，货架下设2条主通道，以更少拥堵、更优路径，实现整体通行效率优于行业30%以上。

另外，通过AI超大规模调度与工作站的协同，调度5000台机器人、覆盖5万平方米、300万货位，以应对行业随时的爆单洪峰。

其中，最大的价值在于，RS Hyper并非孤岛。在同一套软件调度下，RS Hyper可以把货送到无人拣选工作站RAPS，或由Gino 1人形机器人灵活补位，无缝对接拣选。

CeMAT现场还展示极智嘉Gravity具身智能模型演示，混杂物品清箱、陌生物品拣选挑战、早餐制作复杂长程任务，表现出高作业效率、强泛化与鲁棒性特征。其中的早餐制作环节，模型具备动作预判能力，能把试错前置到模型端，减少现实中的无效尝试，这种在复杂任务中的执行可靠性有效提升了整体运行效率。

03

极智嘉加速推动全仓7×24自主运营与自主进化

在《24/7 自主智能仓计划》里，极智嘉将“全仓自主化”定为下一阶段的发展目标。从自动化跨越自主化，靠什么落地？前文提到的关键词正是最底层的支撑。

通过“全”品类、场景和流程，极智嘉打造了融合具身智能的端到端机器人解决方案，不仅补齐了作业链路，更在物理世界里铺就了一张巨大的数据收集网。“高”效率，验证了商业模式算得过账，并在极限吞吐中产生了高频、海量的真实数据。这两者正是“全仓自主化”不可或缺的物理底座与数据燃料。

而消化这些“燃料”，是极智嘉仓库大脑软件平台（由RMS、WES、IOP构成）。其AI核心是全仓智能，通过协同智能和运营智能，将海量数据转化为决策，让系统实现动态调度协同、异常诊断，甚至结合具身智能完成自我修复。数据形成闭环，仓库也由此从单纯执行指令转向自主决策。这正是迈向7X24小时自主无人化的真正开始。

而透过本次CeMAT，我们也能清晰地看到一条行业分水岭。过去十年，传统自动化往往只能解决结构化的搬运和存取，大量非标、异常仍依赖人工。但随着物理AI的深入，机器人开始具备处理复杂、柔性操作的能力，AI也贯穿了多机协同与运营，仓库自主运行、自主进化逐渐成为可能。

极智嘉全仓自主化目标，是对行业变局给出的最务实解法。对于行业而言，打造24/7自主智能仓的商业价值是显而易见的：打破对人工班次和现场值守的依赖，随时响应业务需求，真正释放整仓产能。

然而，将全天候运行搬进真实仓库，面临的挑战是全方位的。真实仓库里的长尾异常，要求具身智能具备极强的场景泛化、多模态感知与长程任务规划能力；成百上千台机器人、自动化设备与业务流程之间的动态协同，考验着软件系统的实时决策与全局调度能力；而面对突发故障，系统更需具备极高的容错与自主恢复能力，并在长期运行中持续进化。

为此，极智嘉的推进路径十分明确：一是打通全流程，利用具身智能啃下长尾场景和异常柔性环节；二是强化智能闭环，让仓库大脑从发现问题到自主决策与改善，具备更强的容错能力；三是推动自主智能仓，规模化落地，基于“全球布局，本地深耕”战略，极智嘉已建立起成熟的全球商业化交付体系，并将持续推进研发、供应链与制造能力的本地化布局。

当具身智能补足机器人的物理边界，全仓智能打通数据与决策的闭环，这两套能力又通过全球规模化部署不断融合、持续进化时，自主智能仓就不再是展台概念，而是变成了能自我调节、自我迭代的新一代基础设施。对极智嘉而言，这幅基础设施的拼图正加速合拢。对整个行业来说，这也是下一代竞争绕不开的标准。

作者 | 物流麻将胡

来源 | 物流沙龙

此文系作者个人观点，不代表物流沙龙立场

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