极智嘉公布《24/7自主智能仓计划》，要让AI接管整座仓库

极智嘉（Geek+）近日正式公布《24/7自主智能仓计划》，把下一阶段的战略方向定为“全仓自主化”：不是让某一台机器人多干一点活，而是让整座仓库在无人值守的情况下连续运转，并在真实业务中持续学习。公司称，目标是把自主智能仓做成物理AI时代的生产力基础设施。

计划分三步推进。第一步是打通全流程，让具身智能接手过去高度依赖人工的复杂操作；第二步是强化智能闭环，让AI从发现问题走向自主决策和动态调整；第三步是规模化落地，依托全球交付与本地化运营能力，把这套模式复制到更多商业场景。在极智嘉看来，这三步恰好对应物理AI规模化必须跨过的三道坎：机器人能否独立完成复杂作业、整仓能否自主决策、模式能否大规模复制。

技术底座是自研的Gravity统一具身智能框架与Gravity 4D具身世界模型。前者让机器人理解任务、规划动作，后者帮助其理解物理空间中的几何关系、受力与接触变化。两者结合后，公司称机器人在四项能力上更强：面对不同材质、形状的陌生物品不必逐个训练也能判断如何抓取；物品突然移动或被遮挡时可以调整动作；多步骤任务能够自主拆解执行；动作出现偏差时，用自然语言指令即可纠正策略，而不必重新编程。

硬件侧，极智嘉的通用人形机器人Gino 1既能拣货、搬箱，也能与移动机器人协同完成连续拣选；无人拣选工作站则开始接手过去高度依赖人工的拣播环节。据该公司披露，在施耐德电气上海物流中心的试点中，这套方案的拣选效率达到人工的2倍，准确率超过99.99%。

机器人把活干完只是第一关：真正的难题是几百台设备同时开工时，整座仓库能不能自己管好自己。极智嘉系统平台部副总裁谭文哲在媒体采访中提到，传统仓储系统往往各管一摊——调度系统优化机器人路径，业务系统优化订单执行，数据平台负责统计报表，每个系统都有自己的目标，却很难站到整座仓库的角度统一决策。

极智嘉的办法是给仓库装一个“大脑”：把订单、库存、机器人、机械臂、工作站纳入统一的运行状态体系，由RMS、WES、IOP三大系统分别负责机器人调度、业务执行和运营分析，形成从物理运行、数据感知到智能决策的实时闭环。在此基础上，监控Agent负责识别异常，数据分析Agent负责追查原因并提出方案，部署配置Agent负责参数调整与策略落地。公司称，调度层面的调整可以在几分钟内完成，涉及整体运营策略的优化则按天积累数据迭代，运营结果再反馈给系统，构成“洞察—诊断—决策—执行—学习”的循环。

支撑这套叙事的是极智嘉的商业基本盘：连续7年位居AMR市占率第一，业务覆盖40多个国家和地区、超过1000家客户，累计部署机器人超过8.1万台。谭文哲给出的“自主进化”衡量指标也偏工程化——自主处理异常的能力、复杂工况下的吞吐稳定性、连续运行时长，以及故障后的自主恢复效率。

接下来值得观察的是，7×24小时自主运行能否从单点示范走向规模复制。对客户而言，仓库每多一小时自主运转，就意味着多一小时不受人工班次限制的产能，也意味着重金投入的自动化设备真正跑满；但夜班用工、现场管理的压力要转化为可衡量的收益，仍取决于异常处理和故障恢复是否足够可靠。物理AI的竞争焦点，正在从一台机器人能搬多少货，转向整座仓库能不能自己运转。