Zalando为何投资：退货是一个价值数百万美元的问题

Zalando作为战略投资者贡献了大约600万美元，使本轮融资从2026年4月由Headline领投的1.1亿美元增加到了1.16亿美元。其意义有两点。首先，这笔投资解决了Zalando自身的痛点：每一件退货商品都需要被打开、检查、折叠和重新上架——而Sereact的双臂工作站正是为端到端处理这一流程而设计的。其次，Zalando的参与是一个强有力的验证信号。Zalando并非被动的财务投资者，而是一个战略客户兼投资者，它用自己的运营实力为Physical AI的理念投下了信任票。

Cortex“大脑”：一个适用于所有机器人的AI核心

Sereact平台的核心是Cortex，一个视觉-语言-动作（VLA）模型，它充当着机器人通用的AI操作系统。Cortex可以在多种硬件形态上运行——包括单臂拣选单元、双臂退货工作站、人形机器人和固定工作站（固定式操作单元）——而无需针对每种形态进行重新训练。由于它在视觉潜空间（一种图像特征空间）中进行规划，而不是针对机器人特定的关节指令，因此在一种机器人类型上学到的技能可以直接迁移到另一种上。

双臂退货自动化：时尚行业最大痛点的解药

Sereact的双臂工作站是为退货工作流程量身定制的。它可以自主打开包裹和鞋盒、取出物品、检查是否有损坏或异常、折叠衣物（包括牛仔裤）、扫描条码和标签，然后将商品分类到重新上架、翻新或废弃等不同流程中。该系统模仿了熟练仓库员工的判断力，但在每个班次和每个品牌上都能保持一致的效率。这直接瞄准了时尚行业长期以来最棘手的物流瓶颈：处理退货的不可预测性和劳动强度。

数据飞轮：超过10亿次真实拣选

Sereact的关键结构性优势是其闭环数据飞轮。超过200套Sereact系统正在欧洲各地运行，客户包括戴姆勒卡车、梅赛德斯-奔驰、宝马、百事可乐、奥地利邮政和Rohlik集团。这些系统已完成超过10亿次真实生产拣选——这些数据并非来自模拟或实验室，而是来自真实运营。每一次拣选，无论是成功、失败还是恢复操作，都会被同步记录，包括观察数据、机器人状态和力反馈，然后反馈到一个中央模型中，该模型在整个机器人集群中持续进行再训练和重新部署。该集群已实现的可靠性比率约为每5.3万次拣选才需要一次远程人工干预。

Cortex 2.0：从“试了再说”到“先规划，再执行”

Cortex 2.0是B轮融资资金专门用于扩展的下一代模型。它在当前VLA模型的基础上，增加了一个能够模拟物理和物体行为的所学世界模型。机器人不再是对错误做出被动反应，而是从其当前状态生成多个候选未来轨迹，根据世界模型对每条轨迹的稳定性、风险和效率进行评分，然后只执行得分最高的分支——并在场景变化时实时更新。这种从“试了再说”到“先规划，再执行”的范式转变，对于处理像张力部件组装、易碎品放置和配套组装（而非仅仅拣选）这样的高难度任务至关重要。规划计算能力可以根据任务进行调整：对于一旦失败代价高昂的任务投入更多预判，而对于失败后易恢复的任务则投入较少。B轮融资资金还将用于Sereact的国际扩张，包括在波士顿设立新办事处。

Zalando为何投资：退货是一个价值数百万美元的问题

Zalando作为战略投资者贡献了大约600万美元，使本轮融资从2026年4月由Headline领投的1.1亿美元增加到了1.16亿美元。其意义有两点。首先，这笔投资解决了Zalando自身的痛点：每一件退货商品都需要被打开、检查、折叠和重新上架——而Sereact的双臂工作站正是为端到端处理这一流程而设计的。其次，Zalando的参与是一个强有力的验证信号。Zalando并非被动的财务投资者，而是一个战略客户兼投资者，它用自己的运营实力为Physical AI的理念投下了信任票。

Cortex“大脑”：一个适用于所有机器人的AI核心

Sereact平台的核心是Cortex，一个视觉-语言-动作（VLA）模型，它充当着机器人通用的AI操作系统。Cortex可以在多种硬件形态上运行——包括单臂拣选单元、双臂退货工作站、人形机器人和固定工作站（固定式操作单元）——而无需针对每种形态进行重新训练。由于它在视觉潜空间（一种图像特征空间）中进行规划，而不是针对机器人特定的关节指令，因此在一种机器人类型上学到的技能可以直接迁移到另一种上。

双臂退货自动化：时尚行业最大痛点的解药

Sereact的双臂工作站是为退货工作流程量身定制的。它可以自主打开包裹和鞋盒、取出物品、检查是否有损坏或异常、折叠衣物（包括牛仔裤）、扫描条码和标签，然后将商品分类到重新上架、翻新或废弃等不同流程中。该系统模仿了熟练仓库员工的判断力，但在每个班次和每个品牌上都能保持一致的效率。这直接瞄准了时尚行业长期以来最棘手的物流瓶颈：处理退货的不可预测性和劳动强度。

数据飞轮：超过10亿次真实拣选

Sereact的关键结构性优势是其闭环数据飞轮。超过200套Sereact系统正在欧洲各地运行，客户包括戴姆勒卡车、梅赛德斯-奔驰、宝马、百事可乐、奥地利邮政和Rohlik集团。这些系统已完成超过10亿次真实生产拣选——这些数据并非来自模拟或实验室，而是来自真实运营。每一次拣选，无论是成功、失败还是恢复操作，都会被同步记录，包括观察数据、机器人状态和力反馈，然后反馈到一个中央模型中，该模型在整个机器人集群中持续进行再训练和重新部署。该集群已实现的可靠性比率约为每5.3万次拣选才需要一次远程人工干预。

Cortex 2.0：从“试了再说”到“先规划，再执行”

Cortex 2.0是B轮融资资金专门用于扩展的下一代模型。它在当前VLA模型的基础上，增加了一个能够模拟物理和物体行为的所学世界模型。机器人不再是对错误做出被动反应，而是从其当前状态生成多个候选未来轨迹，根据世界模型对每条轨迹的稳定性、风险和效率进行评分，然后只执行得分最高的分支——并在场景变化时实时更新。这种从“试了再说”到“先规划，再执行”的范式转变，对于处理像张力部件组装、易碎品放置和配套组装（而非仅仅拣选）这样的高难度任务至关重要。规划计算能力可以根据任务进行调整：对于一旦失败代价高昂的任务投入更多预判，而对于失败后易恢复的任务则投入较少。B轮融资资金还将用于Sereact的国际扩张，包括在波士顿设立新办事处。