«Мозг» для любого робота: почему Zalando вложил $6 млн в стартап Sereact и как он научит складские машины думать на миллиард операций

Мозг Cortex: один ИИ для всех роботов

В центре технологии Sereact — Cortex, аппаратно-независимая операционная система ИИ, построенная на основе модели Vision-Language-Action (VLA) . Вместо того чтобы продавать самих роботов, Sereact предлагает программный «мозг», который можно установить на существующие платформы: от одноруких ячеек для сборки до человекоподобных роботов и фиксированных автоматизированных модулей . Cortex интерпретирует визуальные данные, понимает команды на естественном языке и автономно выполняет задачи по манипуляции, позволяя операторам перенаправить робота на новое задание без написания нового кода .

Двурукая станция для возвратов: недостающее звено fashion-индустрии

Двурукая роботизированная станция Sereact создана специально для обработки возвратов, которая долгое время оставалась дорогостоящим ручным узким местом. Система автономно вскрывает упаковку, достаёт товар, проверяет и оценивает его состояние, складывает вещи и сортирует их в обратный запас — и всё это без участия человека . Работая на базе Cortex, она также использует Sereact Lens — 3D-модуль восприятия для визуального контроля и сортировки по качеству . Согласно странице продукта Sereact, станция обеспечивает стабильную пропускную способность в течение каждой смены, устраняя ручную сортировку .

Эффект измеряется напрямую: бизнес-модель Sereact с оплатой за позицию, по оценкам, позволяет сократить стоимость обработки возвратов примерно на 30% по сравнению с ручным трудом . Для компании вроде Zalando, где возвраты представляют собой огромный центр затрат, такая эффективность трансформирует весь бизнес.

Цикл данных: более одного миллиарда подъёмов

Системы Sereact выполнили более одного миллиарда реальных производственных подъёмов на более чем 200 развёрнутых системах по всей Европе . Примечательно, что лишь примерно 1 из 53 000 подъёмов требует дистанционного вмешательства человека, а успешность работы системы превышает 99% при типичной пропускной способности 300–450 единиц в час на одну ячейку . (Примечание: на главной странице Sereact сейчас указано «500M+ реальных производственных подъёмов», в то время как в анонсе раунда Series B говорится «1B+»; это может быть связано с разными методами подсчёта .)

Именно эти реальные данные являются топливом: каждый подъём обучает и улучшает модель, создавая мощный цикл данных, который конкуренты, работающие только в лаборатории, не могут воспроизвести . Клиенты Sereact: Active Ants, Austrian Post, BMW, bol., Daimler Truck, DeltiLog, Mercedes-Benz, Monta, MS Direct, PepsiCo и Rohlik Group .

Cortex 2.0: планирование перед действием

Cortex 2.0, выпущенный в феврале 2026 года, — это модель следующего поколения, которая внедряет мировое моделирование и планирование поверх существующего стека VLA . Если предыдущие версии действовали по принципу «увидел и сделал», то Cortex 2.0 оценивает множество возможных будущих исходов, прежде чем совершить движение, оценивая каждый по критериям прогресса, стабильности, риска и эффективности . Этот прогностический подход предназначен для радикального сокращения дорогостоящих сбоев, повторов и восстановлений в условиях высокопроизводительного производства .

Средства раунда Series B, включая вклад Zalando, будут направлены на масштабирование Cortex 2.0 и международную экспансию, включая открытие первого офиса в США, в Бостоне .

Что это значит для складской робототехники

Sereact строит универсальный, самообучающийся роботизированный мозг для физических задач. Инвестиция Zalando подтверждает, что технология вышла за пределы лабораторных демонстраций и достигла производственной надёжности (примерно один сбой на 53 000 подъёмов). Двурукая станция для возвратов напрямую атакует многомиллиардную проблему возвратов в fashion-секторе, а архитектура Cortex 2.0 с мировым моделированием нацелена на переход складской робототехники от реактивной автоматизации к действительно автономному принятию решений в масштабе.

Стратегический сигнал ясен: следующий рубеж эффективности e-commerce будет достигнут не за счёт более быстрого подъёма, а за счёт «мозгов» ИИ, которые могут планировать, учиться на каждом взаимодействии и работать на любом роботизированном оборудовании.