Zalando вклав $6 млн у стартап Sereact: як фізичний ШІ та роботи з двома руками розв'язують проблему повернень у модній електронній комерції

Чому Zalando інвестував: повернення як проблема вартістю $6 млн

Zalando вніс приблизно $6 млн як стратегічний інвестор, збільшивши раунд з $110 млн, які очолював Headline у квітні 2026 року . Значення цієї інвестиції подвійне. По-перше, вона вирішує гостру проблему самого Zalando: кожен повернутий товар потрібно відкрити, оглянути, скласти та повернути на склад — саме для цього й створена двоплеча станція Sereact . По-друге, участь Zalando слугує потужним сигналом валідації. Zalando — не пасивний фінансовий спонсор; це стратегічний інвестор-клієнт, який ставить власну операційну вагу на підтримку тези фізичного ШІ .

Мозок Cortex: єдине ядро ШІ для будь-якого робота

В основі платформи Sereact лежить Cortex — модель «зір-мова-дія» (VLA), яка функціонує як універсальна операційна система ШІ для робототехніки . Cortex працює на різних апаратних конфігураціях — одноруких комірках для підбирання, двоплечих станціях для повернень, людиноподібних роботах і стаціонарних комірках — без необхідності перенавчання для кожного типу . Оскільки він планує дії у візуальному латентному просторі, а не в специфічних для робота командах, навичка, набута на одному типі робота, переноситься на інший без додаткового навчання .

Двоплеча автоматизація повернень: рішення найбільшого головного болю модної індустрії

Двоплеча станція Sereact спеціально створена для роботи з поверненнями . Вона автономно відкриває пакунки та коробки з-під взуття, дістає предмети, перевіряє їх на пошкодження чи аномалії, складає одяг (включно з джинсами), сканує штрих-коди та етикетки, а потім спрямовує товари назад до запасів, на відновлення або на утилізацію . Система імітує роботу досвідченого складського працівника, але працює стабільно в будь-яку зміну та з будь-яким брендом . Вона безпосередньо атакує те, що було найскладнішим логістичним вузьким місцем fashion-індустрії: непередбачуваність і трудомісткість обробки повернень .

Маховик даних: понад 1 мільярд реальних підбирань

Ключова структурна перевага Sereact — це замкнутий маховик даних . Понад 200 систем Sereact працюють у Європі у таких клієнтів, як Daimler Truck, Mercedes-Benz, BMW, PepsiCo, Austrian Post та Rohlik Group . Ці системи виконали понад один мільярд реальних виробничих підбирань — не симуляційних чи лабораторних даних, а фактичних підбирань із живих операцій . Кожне підбирання, незалежно від того, чи було воно успішним, невдалим або вимагало відновлення, фіксується із синхронізованими спостереженнями, станом робота та тактильним зворотним зв'язком. Ці дані повертаються до централізованої моделі, яка постійно перенавчається та розгортається по всьому парку . Парк уже досяг показника надійності: приблизно одне втручання людини на 53 000 підбирань, які потребують дистанційної допомоги .

Cortex 2.0: від «спробуй і побачиш» до «сплануй і спробуй»

Cortex 2.0 — це модель наступного покоління, на масштабування якої спрямовані кошти Series B. Вона доповнює поточну VLA-модель вивченою «моделлю світу», яка симулює фізику та поведінку об'єктів . Замість того щоб діяти та виправляти помилки реактивно, робот тепер генерує кілька можливих майбутніх траєкторій зі свого поточного стану, оцінює кожну за моделлю світу на предмет стабільності, ризику та ефективності, і виконує лише найкращий варіант, оновлюючи його в реальному часі, коли сцена змінюється . Цей зсув парадигми від «спробуй-і-побачиш» до «сплануй-і-спробуй» є критичним для високоризикованих завдань, таких як складання компонентів під напругою, розміщення крихких предметів та комплектування, а не просто підбирання . Обчислювальна потужність для планування регулюється залежно від завдання, витрачаючи більше ресурсів на передбачення там, де помилка дорого коштує, і менше там, де відновлення є дешевим . Капітал Series B також спрямовується на міжнародну експансію Sereact, включаючи відкриття нового офісу в Бостоні .