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Tax concessions to Indian firm opposed_我的网站

一 |     越来越多的公司正在涌入具身智能行业。         7月17日，极智嘉在2026世界人工智能大会（WAIC）上，正式发布了具身智能领域的业务布局和战略规划，总结来说是“一核双引擎”——“一核”指“一个智能核心”Gravity 具身智能框架，“双引擎”则是指数据引擎和生态引擎。

二 |          极智嘉成立于2015年，是自主移动机器人（AMR）领域的龙头，主要做智能仓储与制造场景，已于7月9日登陆港交所。

三 | 作为机器人领域的新创公司，极智嘉也积极布局了具身智能业务，在今年2月发布了Gino 1通用双臂机器人。    Colombo, Oct 17 (UNI) A Sri Lanka panel has opposed the "unprecedented tax concessions" given to HCL Technologies (HCL) and says its agreement with John Keels Holdings (JKH) should be reviewed.
The Island newspaper on Monday quoted Committee on Public Finance (COPF) Chairman and SJB MP Dr. Harsha de Silva as saying this.
He made the demand in view of the imposition of a controversial 30 per cent tax across the board on companies in the exports sector with effect from November 1.
Dr de Silva emphasised that a reappraisal was necessary as the proposed tax would be imposed in line with the recent staff-level agreement reached with the International Monetary Fund (IMF), the report said.
Noting that the agreement hadn’t been tabled in Parliament yet, the Colombo District MP said that India-Sri Lanka joint enterprise cannot be granted special status when the country was in dire straits.
Dr. de Silva said the economy was in such a bad shape that the whole process of granting concessions to investors should be re-evaluated.
Failure to do so could trigger public protests at an unprecedented scale, he warned.
UNI MR。         Gino 1是极智嘉首款通用人形仓储机器人，采用轮式底盘加人形上半身设计。这一构型设计背后的逻辑是：上半身像人，数据获取成本更低、质量更高，最能够实现scaling law的目标；下半身用轮子，能效最高、成本最低，也能满足工厂拣货的场景需求。         极智嘉联合创始人、极智嘉具身智能科技有限公司CEO 陈曦介绍，Gino 1已完成内部可靠性验证，预计2026年第三季度开始量产。         陈曦透露，今年至少有千台级别的机器人产出，国内海外都有POC（概念验证）客户，而Gravity 4D模型将根据应用场景适配部署到机器人上。         作为一线的从业者，陈曦表示，无论是中国市场还是海外市场，人形机器人的接受度都非常高。         “拿我们做过的一些物流行业和制造业的客户来说，当前大家在生产力、业务运营效率层面都非常急迫需要去提升。第二是人员管理层面，整个行业都很缺工人，所以只要有稳定可靠的产品真正能够去解决生产力问题，都会非常受欢迎。”          他还透露，极智嘉具身智能公司现在也开始了第一次对外融资，希望更多资本能够加入到极智嘉积累下来长期的竞争力中，在具身智能的浪潮中分一杯羹。         从拣货场景开始          让人形机器人一下子变得很聪明，什么事都能干，这不现实，也不是技术的规律。以极智嘉为代表的机器人公司，当下都是从某一细分场景切入，以技术和业务进行双轮驱动。         极智嘉优先选择的场景是——仓储拣货。

四 | 在WAIC 2026展馆内，极智嘉也展出了Gino 1的作业情况：它可以从框中抓起一个布玩偶，然后转身移动，将之放到左后方的另一个框子里。         与自动驾驶发展早期面临的困境类似，当下具身智能迭代的核心瓶颈也是数据，而场景的选择不仅决定了业务是否能实现商业的转化，也在很大程度上决定了模型迭代的空间。         “稳定的抓取能力是操作任务里最核心的环节，在仓库里既有高频场景，又有可迁移的数据能力，这是一个非常真实的场景和接近商业闭环的选择。

五 | ”陈曦表示，仓库里有数百万种SKU，且日常生活中都会涉及，在仓库里把大脑练好、把硬件抓取能力练好，这样的能力能够无缝平移到商业场景和生活场景当中去。

六 |          极智嘉具身机器人团队负责人董芹鹏则介绍，极智嘉选择拣货场景作为物理AI落地的平台，不仅仅因为极智嘉本身是物流仓储龙头企业，更因为这个场景中非常多的挑战，能为具身机器人模型、本体去提出一些非常高level的标准，为之后的其他落地场景提供基础。         对于拣货场景的作业，极智嘉系统性提出了“3R”标准——Range、Rate和Reliability，即识别的范围、成功率和效率。         在Range方面，仓储场景的特点是有海量SKU，一些大型仓库的SKU甚至能够达到百万级，这会对机器人的识别、操作带来非常大的挑战，而极智嘉覆盖了鞋服、医药、生活、食品、工业品、药品等品类，所有物品都可以靠Gino1完成。         效率则包含了两个层面，一是Gino1的单一效率，从识别效率到整个人形机器人运动的规划都非常高效，除此之外，极智嘉交付给客户的并不仅仅是孤立的机器人，而是完整的解决方案——依托于背后的云端调度系统，可以协同多机调度完成整个任务协同，多机配合。         可靠性层面，也涉及到单机可靠性和corner case的解决能力，要提供稳定的机器人平台使用和开发服务，并在高强度的捡货场景中进行连续不断的作业，而且应对捡货场景中的corner case，也要识别、理解甚至处理。         值得一提的是，Gino 1采用三指灵巧手设计。

七 | 这一选择直接来自场景端的真实考量：          两指灵巧手寿命基本达标但覆盖不了百万级SKU，五指灵巧手成本高且寿命仅30万至50万次，只有三指则在操作灵巧性、SKU覆盖和可靠性寿命之间取得了平衡，补齐了人形机器人在落地过程中“最后一块寿命的短板”。         做具身智能解决方案专家          既做了人形机器人Gino 1，又发布了Gravity 具身智能框架，极智嘉在具身智能领域的业务边界却不拘泥。此次极智嘉还推出了GINO ECO开放生态计划——          向具身模型公司与高校开放高可靠、低成本的Gino 1硬件平台与全套训练部署工具链；          联合各行业龙头客户共同探索创新场景应用，将前沿智能与真实业务流深度绑定；          携手互补性硬件企业：协同打造端到端全域具身工作流。         “（目前）很多国内或者是全球优秀的做大脑和本体的公司，但是大家都停留在demo的状态，离产业太远了。本身极智嘉有这样产业应用的基础，我们也希望能贡献出来这样的应用场景，自己有场景应用的Know-How，自己有全球布局的商业的网络和服务的体系，把无论做大脑还是做本体的伙伴集中到一起，我们作为具身智能解决方案专家的角色，把整个解决方案交付给客户。”陈曦表示。         对行业高度开放的背后，源于极智嘉对产业现状的三个判断：一，技术路径尚未收敛，封闭即是自缚；二，场景是最好的试炼场，场景定义硬件；三，具身智能是一场长跑，不是冲刺。         陈曦表示，从整个产业上来看，尤其在很多大型工业场景中，单独把机器人做好或者把大脑做好是远远不够的，这就是为什么极智嘉提供的不仅是机器人，也包括机器人的集群系统。         “无论机器人做到多么聪明的程度，一些corner case不是机器人百分之百能解决的。

八 | 解决不了还得用人，客户就会抱怨。

九 | 怎么解决这个问题？还是需要大量机器人真正地产业化，背后再有一套更聪明的调度系统，让机器人协同起来。”          他介绍，像极智嘉这样的公司已经有产业基础和十年积累的经验，能够让背后这套调度的系统把人形机器人、物流机器人和无人拣选工作站以及人，都统一在大的系统下进行调度，这样才能真正助力客户实现有序的智能化升级。

十 |          除了分拣，在仓库物流中，还包含打包、搬箱等，基本可以替代整个仓库里百分之三四十的人工，极智嘉将按照整个无人仓的流程做技术开发，逐步实现整个仓库的无人化。         但正如陈曦所说，真正的无人仓库，仅仅做好每个环节的无人化是不够的，还需要统一的大脑调度，把不同类型的机器人在业务流程上协同到一起，能够真正地应对异常场景，保证生产效率，这并不容易。         “我们有远程接管的方式，这会帮助我们收集到长尾问题，让后续模型的迭代能够持续提升。这也是从机器人层面到系统层面的一个完整解决方案，能够保证这套系统持续迭代升级。

十一 |

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Published on:11:40:55