Zalando ha contribuito con circa 6 milioni di dollari come investitore strategico, portando il round dai 110 milioni di dollari guidati da Headline ad aprile 2026 . Il significato è duplice. In primo luogo, l'investimento risolve un punto dolente acuto per Zalando: ogni articolo restituito deve essere aperto, ispezionato, piegato e riassortito, un processo che la stazione a doppio braccio di Sereact è progettata per gestire dall'inizio alla fine
. In secondo luogo, la partecipazione di Zalando funge da potente segnale di validazione. Zalando non è un finanziatore passivo; è un cliente-investitore strategico che mette il proprio peso operativo dietro la tesi dell'AI fisica
.
Al centro della piattaforma Sereact c'è Cortex, un modello visione-linguaggio-azione (VLA) che funge da sistema operativo AI universale per la robotica . Cortex funziona su molteplici incarnazioni hardware – celle di prelievo a braccio singolo, stazioni per resi a doppio braccio, robot umanoidi e celle fisse – senza dover essere riaddestrato per ogni fattore di forma
. Poiché pianifica in uno spazio latente visivo piuttosto che in comandi congiunti specifici del robot, un'abilità appresa su un tipo di robot si trasferisce direttamente a un altro
.
La stazione a doppio braccio di Sereact è costruita appositamente per il flusso di lavoro dei resi . Apre autonomamente pacchi e scatole da scarpe, estrae gli articoli, li ispeziona per danni o anomalie, piega i vestiti (compresi i jeans), scansiona codici a barre ed etichette e instrada la merce di nuovo all'inventario, alla rigenerazione o allo smaltimento
. Il sistema imita il giudizio di un abile addetto al magazzino, ma opera in modo coerente in ogni turno e per ogni marchio
. Questo affronta direttamente quello che è stato il collo di bottiglia logistico più ostinato dell'industria della moda: l'imprevedibilità e l'intensità di manodopera della lavorazione dei resi
.
Il principale vantaggio strutturale di Sereact è il suo ciclo di feedback di dati a circuito chiuso . Più di 200 sistemi Sereact sono attivi in tutta Europa con clienti tra cui Daimler Truck, Mercedes-Benz, BMW, PepsiCo, Poste Austriache e Gruppo Rohlik
. Questi sistemi hanno completato oltre un miliardo di prese di produzione reali – non dati simulati o di laboratorio, ma prese reali da operazioni dal vivo
. Ogni prelievo, che abbia successo, fallisca o venga recuperato, viene catturato con osservazioni sincronizzate, stato del robot e feedback di forza, quindi reimmesso in un modello centralizzato che viene continuamente riaddestrato e ridistribuito sull'intera flotta
. La flotta raggiunge già un rapporto di affidabilità di circa un intervento ogni 53.000 prese che richiedono assistenza umana remota
.
Cortex 2.0, il modello di nuova generazione che i fondi della Serie B sono specificamente destinati a scalare, potenzia l'attuale modello VLA con un modello del mondo appreso che simula la fisica e il comportamento degli oggetti . Invece di agire e correggere gli errori in modo reattivo, il robot ora genera molteplici traiettorie future candidate dal suo stato attuale, le valuta in base al modello del mondo per stabilità, rischio ed efficienza, e si impegna solo nel ramo con il punteggio più alto – aggiornandosi in tempo reale man mano che la scena cambia
. Questo cambiamento di paradigma da 'prova e vedi' a 'pianifica e prova' è fondamentale per attività ad alta posta in gioco come l'assemblaggio di componenti sotto tensione, il posizionamento di oggetti fragili e il kitting, non solo per il prelievo
. Il potere di pianificazione è regolabile per attività, spendendo più lungimiranza dove il fallimento è costoso e meno dove il recupero è economico
. Il capitale della Serie B finanzia anche l'espansione internazionale di Sereact, inclusa una nuova sede a Boston
.