极智嘉系统平台部副总裁谭文哲将传统自动化仓的痛点归纳为三点：

第一，柔性短板。传统自动化产线、AGV、堆垛机均为刚性系统。一旦SKU迭代、业务流程调整，就要修改程序、调整产线，投入大量人力与资金，无法快速适配业务变化。

第二，流程断点。存储、搬运、出入库已经自动化，但拣选、理货、打包这类精细操作高度依赖人手，这是仓库作业流程中占比极高的环节。人无法7×24小时持续作业，三班倒带来人力成本、夜班用工缺口，也造成作业链路中断。

第三，缺少主动调优能力。传统系统依靠预设规则运行，遇到订单波峰波谷、设备故障、订单结构突变，系统无法自主推演、动态优化，只能依靠运营人员人工“救火”，系统鲁棒性不足。

传统无人仓，本质上是固定业务假设下的无人化：业务形态、SKU、流程不变，整套方案可以稳定跑通，但真实场景永远充满不确定性。

自主智能仓的核心差异，是把一成不变的执行规则，升级为系统可自主在物理世界完成推演、调整、执行的自组织模式。自主智能仓不是单点硬件升级，而是一套软硬件一体化、可订阅持续迭代的下一代物流基础设施。其目标不是静态无人，而是在业务变化、异常频发的真实场景下，长期维持7×24小时无人化自主运行。

IOP+WES+RMS三位一体

全仓智能构建全局决策闭环

自主智能仓的软件内核是极智嘉仓库大脑，其由IOP智能运营平台、WES仓库执行系统、RMS 机器人管理调度系统协同组成，打破传统仓储软件分层割裂问题，将订单、库存、机器人与各类设备纳入统一状态空间，实现全局实时最优求解。

整套体系构建感知→识别→分析推演→执行验证→持续反馈闭环，调度层支持分钟级动态调整，全链路优化按天迭代；依托感知监控、数据分析、部署配置三大AI Agent持续强化“协同智能”和“运营智能”。

谭文哲表示，自主进化能力以场景覆盖度、运行效率、系统稳定性三大指标量化，系统核心目标是达成高鲁棒性，支撑7×24小时长时间无人干预运行。

CeMAT现场具身能力集中验证

攻克柔性、复杂操作难题

软件大脑决定仓库会不会思考，具身智能决定能不能动手，而这也是本次CeMAT极智嘉展台的核心看点。

谭文哲强调，极智嘉的思路是把原来依赖人、不可控、非结构化的末端操作，转为数据可采集、流程可控、可系统调优的自动化环节。

在CeMAT现场，极智嘉展出通用具身人形机器人Gino 1、RAPS无人拣选工作站，直观呈现物理 AI 在仓储场景的落地实力。

对仓库而言，核心诉求在于机器人能否面对品类各异的商品持续稳定作业，而这一能力的底层支撑，正是极智嘉自研的Gravity具身智能模型。现场多组演示，直观展现了模型的核心特性。

其一，具备动作预判能力，执行任务前先完成虚拟“预演”。展台屏幕同步对比模型预测流程与机械臂实际动作，清晰展现搭载Gravity具身模型的机械臂预判后续动作与交互结果的能力，将部分试错前置在模型仿真阶段，减少实体作业中的无效尝试，保障长程多步骤任务可靠完成。

其二，环境自适应应变能力。当面包摆放位置发生变动，原有抓取点位失效，模型可重新感知目标位置、动态调整动作，验证其在现场工况变化时仍可接续完成任务的特性。

其三，强大的泛化能力，支持陌生物品无需额外训练直接拣选。在陌生物品拣选挑战演示中，面对形状、材质、摆放姿态各不相同的货品，模型自主识别抓取点位与抓取姿态完成拣选，直击仓储场景SKU持续迭代的业务痛点。

除此之外，Gravity具身智能模型还搭载自然语言纠偏功能：当机器人遇到分布外任务时，操作人员可通过自然语言指令完成纠偏，提升任务成功率。这大幅降低了部署后的调参门槛，无需工程师重新标注、训练模型，现场操作人员用通俗语言即可干预。

凭借这套强泛化、可预判、能应变的模型能力，极智嘉具身智能得以进入真实仓储环境，补齐抓取、异常处理等柔性操作短板。依托Gravity具身能力，Gino 1能够承接仓库内复杂柔性操作环节，并与AMR、工作站编组协同，打通存储、拣选、搬运全流程，构筑起“全品类、全流程、全场景”的端到端整仓生产力。

展台现场，货箱到人、托盘四向车、货架到人等全品类AMR方案同台联动。

新一代货箱到人方案RoboShuttle Hyper在本次展会迎来首秀，RS Hyper攀爬机器人集水平搬运与垂直取箱能力于一体，依托相邻列并行攀爬、复合出入库、双向高密路网与智能调度，实现千平空间每小时6000箱吞吐；配套Max工作站采用双点位连续供箱，效率最高可达800箱/小时。凭借1.5m/s爬升速度、同列双车作业、双向高密路网等特性，该方案兼顾高存储密度与超高吞吐，适配MFC前置仓、生鲜B2C等高流量密度场景。

SkyCube托盘四向车面向高流量、高密度托盘存储场景，通过立体存储与智能调度提升库容利用率和出入库效率，一套系统可同时承接整托、整箱、拆零多类作业，不用分区切换，支持分阶段部署，可替代传统堆垛机方案。

新发布的RoboPallet托盘大小车方案，针对中等流量新仓建设与现有叉车仓改造，适配净高13米以下、吞吐需求适中的托盘仓库。方案由RMS统一调度RP11高位叉车与RP2低位叉车或P系列机器人协同作业，高位存取与地面转运并行，打通托盘存取、供货及工作站拣选全链路。

RoboPallet可直接复用原有横梁货架，兼容多种托盘类型，无需新增母托盘，旧仓改造场景最快1年回本；相比人工仓拣选效率提升三倍以上，支持7×24小时作业，还能闲时预理货，降低高峰取货等待。该方案采用标准化模块，无需大量土建改造，最快1个月交付，机器人可弹性增减，柔性适配业务增长与波动。

目前，极智嘉拥有完整的仓储端到端机器人解决方案体系，能够满足不同仓储流程与广泛作业场景需求。全品类AMR方案组合，全面覆盖料箱、托盘、货架不同存储形式仓库里的搬运和存拣等结构化作业环节，实现高效订单履约。具身智能则拓展复杂、柔性的操作环节，提升处理异常情况与自主恢复的能力，为全天候自主运行提供重要支撑。

谭文哲表示，极智嘉的差异化壁垒，来自软硬件一体化能力、全球千余家客户沉淀的真实仓储数据、完整全仓运营体系。依托海量现场数据持续训练仓库大脑，实现模型在仓储场景持续迭代。

自主进化

让全仓智能持续生长

自主智能仓方案针对“新仓规划”与“存量旧仓改造”，存在两套差异化路径。

在新仓规划中，采用AI Native实现原生重构。极智嘉会在规划阶段就以自主智能作为底层逻辑，从源头优化机器人选型、设备布局、作业流程，提前预留具身机器人部署点位，最大化发挥全仓智能与具身机器人协同价值。

在旧仓改造中，遵循“最小改动升级”逻辑。保留现有机器人、货架等硬件，重点在拣选、理货等人工密集断点环节新增具身工作站、Gino 1等设备，叠加IOP/WES/RMS软件升级，在原有业务流程基础上迭代优化，避免大规模土建与设备更换。

商业化层面，极智嘉正在完成一次关键转型：从一次性交付项目的“一锤子买卖”，转向订阅式智能运营服务。客户订阅仓库大脑服务，极智嘉服务团队持续为客户诊断仓内瓶颈、迭代运营策略，客户基于效率提升、成本节约获得收益。

极智嘉创始人兼CEO郑勇提到，过去11年，极智嘉已经证明，机器人技术能够在全球仓储物流领域实现大规模商业应用。下一阶段目标，是推动整个仓库实现7x24小时自主运行、持续进化。

从“自动化仓”到“固定流程无人仓”，再到“自主智能仓”，仓储行业正在经历三层跃迁：机器替代人手执行任务→固定场景无人作业→系统自主感知、决策、学习，适应持续变化的业务。

当然，自主进化不是一步到位的终点，而是持续迭代的长期过程。基于《24/7 自主智能仓计划》，极智嘉将重点打通全流程、强化智能闭环、让自主智能仓规模化落地。

来源：高工机器人