来源/物流指闻（ID：wuliuzhiwen）

作者/肖远

AI正在走出屏幕，进入真实的作业现场。11月3日至6日，2026亚洲国际物流技术与运输系统展览会（CeMAT ASIA）在上海举行，最前沿领先的机器人与智能仓储方案集中亮相，让AI如何在仓库里干活，有了更直观的呈现。

在极智嘉展台上，今年最新推出的RS Hyper迎来全球展会首秀。黑银配色、机身紧凑的机器人沿货架立柱攀爬，到达目标货位后取出货箱，再把货箱送到拣选工作站，方便按订单挑出所需商品。相邻立柱上，多台机器人可以同时作业。同台展示的通用人形机器人Gino 1，则将自动化延伸到软包装、透明包装等商品的抓取与拣选。

从不同形态的移动机器人，到无人拣选工作站，再到连接各环节的软件系统，极智嘉此次呈现的是全品类机器人解决方案。

从自主移动机器人到具身智能，这家中国智能机器人企业正将服务范围延伸至全仓。

01

全品类布局，

向全流程延伸

仓库里，存得下与出得快，并不总能兼得。电商、生鲜、集货仓及微型履约中心等场景，往往同时面对面积紧张和集中出库。货架越密，就越要安排好取箱路线，减少机器人相互等待，并及时将货箱送到拣选工作站。

极智嘉此次展示的RS Hyper，就是围绕这一痛点展开设计。相邻立柱可以并行攀爬，同一列支持双机作业，增加同时取货的能力。双深位存储让货箱在货架上前后两层存放，提高空间利用率。

按照极智嘉公布的方案指标，每千平方米吞吐最高可达6000箱/小时，单个Max工作站每小时最多可接收800个货箱，为连续拣选提供支持。实际表现与仓库布局、订单结构和工作站配置有关。对客户而言，重要的是货物存得更密之后，仍能及时取出、进入拣选环节。

把货箱搬到位之后，自动化还在向箱内作业延伸。

市场研究机构Interact Analysis预计，2026—2030年，机器人从料箱中抓取物品的拣选市场，年复合增长率将达到36%。这一环节要处理的，是箱内形态各异、可能变形或相互遮挡的商品。如何准确识别、稳定抓取，成为仓储机器人继续拓展应用的一道关口。

极智嘉通用人形机器人Gino 1在展台现场连续拣选日化商品、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。

它结合图像、深度和三维信息，判断物体位置、姿态与抓取方式。全身并行控制让移动、转身与手臂动作配合进行，相比串行动作，单任务耗时约缩短30%。

支撑这些能力的是极智嘉自研的Gravity具身模型。它们帮助机器人理解物体与周围空间，再生成操作动作，让自动化进一步进入原本依赖人手和人眼的环节。

从海量商品拣选到仓储多任务衔接，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，推动单机操作能力转化为完整作业流程中的生产力。

值得注意的是，极智嘉具身智能产品已与多家世界500强企业展开合作，涉及鞋服、电商、快消等行业。其中，无人拣选工作站在施耐德电气上海物流中心完成试点验收，企业披露其拣选效率达到人工的两倍，准确率不低于99.99%。

极智嘉货架到人PopPick Lite、货箱到人RoboShuttle、托盘到人SkyCube在内的全品类AMR在展台现场齐亮相。其中货箱到人全矩阵包括RS Hyper攀爬、RS Air飞箱、RS Flex大小车三大差异化技术路线，适配高吞吐、稳定的作业节奏、多种商品规格及业务波动等不同需求。

全品类、全场景，意味着客户既能按货品、订单和场地选择设备组合，也能把不同设备接入同一套作业流程。从存储、搬运到商品抓取，极智嘉正逐步向全流程延伸。

02

全仓智能，

从协同到持续优化

硬件拓宽了作业范围，软件还要让这些能力配合起来。Gartner今年9月梳理仓储AI趋势时，既关注预测、任务分配和异常处理，也将拣选、包装等物理作业纳入其中。AI正在同时影响仓库如何安排工作、如何完成工作。

取箱更快之后，拣选能不能接得住，设备之间会不会相互等待，仍要靠系统统筹。这也是极智嘉全仓智能要解决的问题。

其仓库大脑由RMS机器人管理调度系统、WES仓储执行系统和IOP智能运营平台构成。全仓智能是这套软件平台的AI核心，要把能力用在两个相互衔接的层面：让设备与作业流程配合顺畅，并根据实际运行情况持续改善效率。

首先，协同智能解决谁来做、怎么配合。取哪个货箱、调用哪台机器人、走哪条路、送到哪个工作站，需要一起安排。RMS与WES连接设备和业务流程，结合AI调整资源，减少拥堵与相互等待。以RS Hyper方案为例，单套系统最高支持调度5000台机器人，考验的已不只是单机路线，而是大规模机器人与工作站之间的配合。

其次，运营智能怎样改善。IOP结合AI智能体，开展效率分析、异常检测、瓶颈诊断与性能预测。当出货变慢时，需要排查设备运行、任务分配和作业衔接，再调整资源和运行策略。看见状态只是起点，找准瓶颈，才能判断该调整作业策略，还是需要补充设备与人手。

这也改变了服务方式。基于IOP和运营智能，极智嘉提供智能运营订阅式服务，在系统投入使用后继续帮助客户提升效率。订单结构变了、业务规模大了，系统也需要随之调整。设备验收，由此不再是双方合作的终点。

03

深耕仓储，

做实整仓生产力

如果把此次展台展示放回极智嘉的发展路径，会看到它始终沿着仓储客户的需求延伸。

早期，极智嘉的货到人方案通过移动机器人把货送到人面前，减少人员在货架间往返。随着客户作业规模与复杂度提高，极智嘉继续解决存储密度、吞吐和多设备协作。如今，以Gino 1为代表的具身产品拓展不同商品的抓取等作业，运营服务则让系统在使用过程中持续改进。

这些能力持续积累，让极智嘉能够接住客户在不同发展阶段的需求。

截至2026年上半年，极智嘉服务超过1000家终端客户，覆盖40多个国家和地区，累计出货超过8.1万台机器人。Interact Analysis报告显示，其连续七年位居全球AMR市场份额第一。

以波兰LPP Logistics的两处设施为例，极智嘉部署的超过1600台机器人参与存取和搬运，利用约12米高的存储空间，应对商品种类繁多、需求随季节变化的作业要求。方案支持客户随着业务变化，逐步增加机器人、工作站及整体处理能力，并注重扩容期间的运营连续性。

极智嘉长期积累的仓储业务，为新技术提供了具体需求、验证场景和推广基础。AI进一步放大了这些积累的价值：仓库运行数据与历次项目的作业经验，可以用于改进机器人调度和运营分析，让新产品更贴近实际业务。

机器人能力不断拓展，具体方案仍要围绕作业需求选择。国际机器人联合会（IFR）今年9月发布的服务机器人立场报告指出，不同形态的机器人各有适用场景，安全、可靠和经济可行性仍是重要条件。这意味着，通用能力的进步，需要与不同设备各自的作业优势结合。

极智嘉扩展产品组合，也坚持以作业效率检验新能力。联合创始人陈曦此前接受甲子光年采访时说：“效率是1，泛化是后面的0。”这里的泛化，指适应不同商品和任务的能力。对企业而言，机器人能做得更多，还要在日常运行中做得准确、稳定。

沿着这一路径，极智嘉提出“7x24自主智能仓计划”，将全仓自主化确立为下一阶段的战略方向。该计划将突破传统仓库对人工班次和现场值守的依赖，使仓库在夜间、周末及订单高峰持续响应业务需求，提升履约效率与运营韧性，还能缓解夜班用工和现场管理压力。要实现全天候无人化自主运行，需面对大量长尾场景与未知异常，对具身智能的场景泛化、多模态感知与长程任务规划提出更高要求，也考验大规模机器人集群与业务流程动态耦合下的实时决策能力。以具身智能拓展自主操作和异常应对能力，以全仓智能提升决策与优化能力，极智嘉希望进一步打通全流程，推动仓库迈向全天候无人化自主运行与持续进化。

04

结语

当AI进入仓储，客户关注的仍是实实在在的经营结果：有限的空间和人力，能否支撑更多订单，并在旺季保持稳定。极智嘉此次展示的软硬件布局，正把新技术落到这些具体需求上，也让行业看到了从机器人创新走向整仓生产力的实践方向。

来源/物流指闻（ID：wuliuzhiwen）

作者/肖远