南都记者近日了解到，港股仓储机器人企业极智嘉旗下具身智能公司——北京极智嘉具身智能科技有限公司，已启动独立对外融资。
2025年7月，彼时刚上市不久的极智嘉设立全资子公司来开展具身业务，以期打开公司的估值上行空间。一年过后，在2026世界人工智能大会（WAIC）期间，极智嘉正式对外披露业务进展，首次展出轮式人形机器人，并计划从今年三季度逐渐量产。
在机器人“炫技”退潮、“干活”跻身主流的趋势下，极智嘉在WAIC现场搭建了仓储工厂样板间。机器人通过手部配置的三指夹爪，从物料框中夹出不同类型物品，再将其投放到其他物料框内。这一套任务流程背后，考验具身机器人在物品抓取、转移、放置三项基础动作技能上的性能，以及是否兼具泛化能力和效率。
WAIC 2026现场，极智嘉的轮式人形机器人演示物料分拣。
极智嘉联合创始人、北京极智嘉具身智能科技有限公司CEO陈曦接受南都等媒体采访时表示，传统AMR（自主移动机器人）解决了长距离搬运的问题，但仓库中仍有30%-40%的场景涉及拣货、打包、装箱等手部操作任务，目前依赖人工完成。要实现真正的“无人仓”，具身机器人的手眼协同操作能力是突破口。
据陈曦介绍，拣货场景的优势在于，环境相对结构化，工位布局高度统一，移动机器人搬运的料箱规格也基本一致。然而，仓库的SKU（商品品类）数量极其庞大，甚至达到数百万级别，考验机器人对不同物品的泛化分拣能力。这相当于是在一个相对结构化的场景中，解决一些较为复杂的操作问题。
陈曦认为，仓库场景所积累的操作技能，本质上是一组可复用的基础原子动作，可为将来机器人进入无人零售、无人药店等更多商业场景提供支撑。极智嘉计划先在仓储领域这一公司的商业基本盘中打磨技术和产品，后续再向其他商业场景拓展。他还表示，极智嘉将利用此前在移动机器人业务中已部署的全球业务网络，构建物理AI的真实业务训练场，这也是跑通“数据飞轮”非常关键的一环。
在具身智能仓储物流赛道，极智嘉并非唯一的玩家。具身创业公司原力灵机在今年6月收购物流机器人公司Atomix的基础上，将目标瞄准仓库中仍大量依靠人力的订单拣选作业环节。原力灵机联合创始人范浩强告诉南都记者，Atomix先前在物流机器人领域已积累了不少商业化客户资源，原力灵机可以基于既有客户关系，将具身智能机器人导入这些落地场景。
原力灵机联合创始人周而进透露，今年下半年，公司将陆续启动POC（概念验证）项目。由于物流行业的项目周期普遍较长，通常以年为单位，预计规模化部署要到明年才能正式启动。
WAIC期间，毕马威发布的一份具身智能报告指出，当前机器人已能完成抓取、放置、开门等相对明确的短动作，但真实产业场景更多是连续、多步骤、强上下文依赖的长链路任务，例如整理桌面、清洁房间、仓库分拣和工厂装配。
该报告提到，长任务要求模型持续记住物体位置、遮挡状态、任务进度和前序动作带来的后续影响。一旦缺乏长期状态保持能力，机器人容易在多步骤执行中出现状态漂移、动作断裂或任务遗忘。
极智嘉方面认为，长程任务的关键在于持续理解“当前处于哪个阶段、已完成什么、下一步做什么、异常后如何恢复”。但传统端到端的VLA（视觉-语言-动作）模型通常缺乏这种显式任务状态，如同“黑箱”式地处理任务，易出现步骤遗漏、重复操作、阶段切换错误或异常后无法继续。
为提升机器人的长程任务能力，极智嘉的一项处理方案是，引入显式Stage（任务阶段）/Progress（完成进度）状态机制，持续输出任务阶段与完成进度，以实时判断子任务是否完成、是否满足切换条件、是否偏离目标、是否需暂停重试或回退。
此外，机器人完成长程任务少不了模型的记忆能力。极智嘉采取“短时记忆（秒级）”与“长期记忆（数秒至数分钟）”结合的分层记忆路径，前者解决“最近发生了什么、当前动作是否有效”，长期记忆解决“为什么执行、完成到哪、下一阶段是什么”的问题。
“（具身模型的）记忆问题早就应该被解决了。”周而进对记者表示，人类能够顺利完成复杂动作，持续的记忆是前提。而在具身智能领域，提升记忆能力的特殊瓶颈在于数据——如果数据质量不过关或数据量不够，将无法训练出好的记忆能力。
采写：南都N视频记者 杨柳 发自上海
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