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能把泛化能力与作业效率同时放进真实作业场景、端到端跑通全流程，极智嘉交出了一份有代表性的答卷。作者｜Li Yuan编辑｜郑玄WAIC 的现场，历来不缺会「演出」的机械人。有的模型惊艳，有的本体漂亮，有的会整活，一个比一个吸睛�？煽吹枚嗔司突岱⒚�，这些机械人看起来无所不可，很容易让人以为机械人已经什么都能干了——其实远不是这么回事。真到了要入手干活的时候，就会发明，稍微偏离设定好的情况，机械人又愚蠢了起来。不过，今年的 WAIC，我们也开始看到另一种机械人的降生——真正干活的机械人。极智嘉，就是其中很亮眼的一个。它在展台上复刻了一整套真实作业场景：展现多 SKU 泛化能力，先是抓取了许多关于机械人来说很难抓的物品——充气量差别的袋装薯片、透明包装的面包、界限模糊的毛绒玩偶，都能一抓一个准。而将物品分拣后，它还能抱起料箱搬运，和移动机械人组队编成一列，端到端高效作业。能把泛化能力与作业效率同时放进真实作业场景、端到端跑通全流程，极智嘉交出了一份有代表性的答卷，获央视新闻报道。极客公园了解到，这源自极智嘉相助研发的世界模型 Gravity 4D，在此次 WAIC 期间一并宣布。它拿出来的这套模型，并不是在随着眼下大热的、只在画面层面做预测的世界模型路线走——按极智嘉自己的说法，它比当红的世界模型还要再往前几步。通过让模型学习 4D 表征——即三维空间（物体在哪）再加上时间维度（物体怎么动），Gravity 4D 让模型更多地依据三维结构和运动、而不是画面表象来做判断，于是在换光照、换视角、换商品的真实扰动下，展现出更稳的泛化�；等苏嬲芨苫钪蠡嵩跹�？极智嘉希望把机械人真正推进工厂，并设计了一整套战略。这套战略，极智嘉称之为「一核双引擎」。一核，是 Gravity 具身智能框架，那颗懂物理、能干活的大脑；双引擎，一个是数据——把真实作业里攒下的经验回流给大脑，让它越用越智慧，一个是生态——工厂里的活，一家干不完，于是极智嘉洞开门，把上游做大脑的、做本体的公司都请进来，一起交付。这两年，展示机械人已经够多了，行业急需一个是能走进工厂、把活干下来的机械人。极智嘉想做的，正是抢先迈过这道门槛的人。01参考第五代模型，比大热的世界模型走得更远要理解 Gravity 4D 站在什么位置，得先看清这两年具身智能的技术潮流往哪里流。一个明显的趋势，是从 VLA 转向世界模型。极智嘉首席科学家赵昊分享了自己对变革的理解：这些模型是按「依据什么来理解世界」一级级往上走的。第一代是纯语言模型，第二代的 VLA 基于语言和图片视觉；第三代的世界模型基于视频，多出了时间维，于是能往前推演一段未来。而目前，学术界正在实验更进一步。第四代将把模型升到基于三维，让模型知道物体在空间里的真实位置；第五代在三维之上再加时间，学习 4D 表征，连物体怎么运动也一并纳入。而极智嘉此次宣布的模型，就是在第五代真正成熟之前，抢先把其中对拣货最有用的这层 4D 表征摘了出来，做成了 Gravity 4D，才在此次 WAIC 上，完成了这么好的拣货效果。主流世界模型大多在 RGB 像素层预测未来画面，能生成一段看着合理的视频，却包管不了物理上的一致。因为预测出的机械臂，可能在生成的视频里看着像是碰到了物体，实际基础没有形成接触；物体运动看着流畅，却可能违背重力和遮挡的纪律。在视频生成里，这只是穿模的小瑕疵；在真实货仓里，它就是摔坏的商品和撞损的设备。Gravity 4D 想补上的，正是画面背后那层「物理」。它的做法，是让模型在预测未来时，不但生成画面，还同时学会两样工具：物体在三维空间里简直切位置，以及它们正朝哪个偏向、怎么运动——这两样合起来，就是所谓的「4D 表征」。难点不在于「要不要让模型懂三维」，而在于「怎么让它懂」。赵昊透露，团队起初试过一条更省事的路子：主体模型基本不动，只在旁边特别挂一个分支，专门去预测三维信息。这就像让一个只顾着把画面画悦目的学生，画完之后再单独填一张表、标一下每个物体离自己多远——表是填了，可他看世界的方法一点没变，那点三维知识始终是挂在外面的附加题，回不到他真正下笔的判断里。结果自然是「并没有特别有效果」。真正见效的，是回到第一性原理、做「原生融合」：不再让三维当附加题，而是把它和画面信息揉进同一套训练里，从一开始就一起学。相当于让这个学生打稿本时，手里的每一笔就自带三维刻度——他理解「物体长什么样」和「它在空间的哪里、怎么动」，本就是同一件事。三维不再是事后补的一张表，而是上进了他看世界的方法里。也正是这一步，让模型的泛化能力真正提了上来。这条弯路，在果真基准 LIBERO-Plus 上获得了印证：Gravity 4D 相比基线整体提升约五个点，而增益最集中的三类扰动——相机视角、光照、传感器噪声——恰恰只改画面、不动底层的三维结构。模型能在这些地方顶住，正说明它学到的是结构和运动，而不是画面自己。这一点对落地的意义，比跑分更实在。极智嘉大模型团队卖力人陈超提到：当你要把成百上千台机械人铺到现场，很难包管每一台的传感器都装在分绝不差的位置，也很难包管每个货仓的光照都恒定——已往这些差别，都得靠一遍遍采数据、重新微调来抹平，而 4D 模型从底层就把它消化掉了。02不但会秀 demo，追求落地为什么要格外看重落地？因为极智嘉的模型从一开始，就是奔着走进工业去设计的。在极智嘉看来，一个模型要能连续变强，就得靠效劳真实工业来积累数据，再用这些数据反过来喂出更好的模型。而真实工业里最值钱的，是实验室里怎么都造不出来的意外，业界也叫它 corner case，它们才是让模型真正变强的要害�；等艘叩氖峭惶趼�，只不过它面对的意外更琐碎、也更防不堪防：一件商品被挤到料箱角落、一层透明包装反光晃了相机、上一次抓取顺手把整箱货带得移了位。这些状况没法预先设计，只能在真实作业里一次次撞见，再一次次教会模型。问题是，这条听上去顺理成章的循环，已往在整个行业里都很难真正转起来，卡在一个死结上：模型不敷好用，客户就不会定心让它进现��；进不了现场，真实的数据就产不出来；没有数据，模型又好不起来。而极智嘉想做的，是用更好的模型、更好的本体，加上手里原有的客户资源，把这个断点接上。除了此次 WAIC 展示的最会拣，极智嘉年初宣布的本体，也能体现它的落地决心。极智嘉既没有用最简单的两指夹爪，也没有追时髦上五指灵巧手，而是选了三指手。这背后是一笔算得很细的账：拣货强度极高，一台机械人一天要抓 8000 到 10000 次，而市面上头部的灵巧手寿命只有 30 到 50 万次，高频作业下用一个月就坏；五指够灵巧却不耐用，两指皮实却笼罩不了百万级的 SKU。三指手恰好卡在中间，既保住灵巧度，又留足空间去做寿命和可靠性。这种取舍不是实验室会操心的事，是在真实产线上重复打磨后长出来的判断。而在本体之外，极智嘉手里另有一批早已相助多年的工业客户，让这些机械人一开始就有真实的岗位可去。虽然，极智嘉也并不认为光靠现场落地就够了——真机数据虽好，却太贵、也太慢。极智嘉联合首创人陈曦把极智嘉的数据体系分成三层，让差别的数据各司其职：最底层，是本钱最低、数量最大的互联网数据，让模型先建立起对世界的基本知识；中间一层，是来自人类第一视角的操作数据，纪录人是怎么用一双手完成种种行动的，比纯网络数据更贴近真实操作；最上层，才是最真实、也最腾贵的真机数据，尤其是那些从现场捞回来的 corner case。三层叠起来各补各的短板，飞轮才转得更快。为此，极智嘉还计划自建数采厂，把这套数据体系铺开。03市场需求度极高，但没有人能单独把它接住模型和数据讲完，还剩最后一个问题：市场究竟要不要？极智嘉给出的谜底是，很是要，并且急。这份迫切，来自一个很难靠技术绕开的现实。陈曦提到，无论海内照旧外洋，工厂和货仓都在经历同一种压力——招不到人。他访谈过自己的客户，许多人现在宁愿去送外卖，也不肯意进厂、进仓。这不再是「要不要用机械人」的选择题，而是生产力在数量和质量上的双重缺口：招不到足够的人，招来的人也未必愿意恒久做那些重复、枯燥、强度大的活。所以在客户那一侧，接受度远比外界想象得高。陈曦的判断很朴素：只要产品稳定可靠，能带来实打实的投资回报，客户就接待。极智嘉今年 2 月宣布 Gino 本体确当天，就收到了大宗客户的需求，如今正逐步走向量产。真正卡住这件事的历来不是需求，而是供应——市场早就准备好了，只是已往拿不到能真正干活的机械人。也正因如此，谁能率先把这份需求接住，谁就握住了时机。具身智能眼下仍处在技术路径尚未收敛的阶段：做大脑的、做本体的、做零部件的、做集成的，各自都还在摸索，谁也不敢说自己走的一定是最终那条路。在这样的阶段里，孤岛长不出通用智能。工厂里的活千差万别，一家公司的机械人、一颗大脑，也不可能笼罩所有场景。于是极智嘉在这次 WAIC 上拿出了 GINO ECO 开放生态：跟做大脑的公司共享真实的场景与数据，跟做本体的公司共建解决计划，而自己饰演那个最接近客户的角色——集成商，也是具身智能的解决计划专家。上游的技术供应由同伴提供，下游的工业需求由极智嘉桥接，最终配合交付给客户。陈曦把这层意思说得很直白：极智嘉离客户最近，最知道客户究竟要什么�？挪皇侨枚杀诶�，恰恰相反，它是把「最懂场景、最能交付」这件别人替代不了的事，做成一个平台——同伴越多，接进来的场景越多，这个位置就越牢固。走到今天，极智嘉手里已经攒下了一副相当齐整的牌：量产在即的机械人本体，一颗懂物理的前沿大脑，一个真实到百万级 SKU 的作业场景，另有一条正在转起来的数据闭环。在一个大大都玩家还在为凑齐其中一样苦苦挣扎的赛道上，这自己就是稀缺的。演示已经足够多了。接下来的故事，属于那些真的把机械人送进工厂、并让它留下来的人。* 头图来源：极智嘉本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO极客一问你如何看待真干活的机械人？

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