Teradyne Robotics与Sereact达成合作,将Sereact的物理AI技术与Universal Robots的协作机器人相结合,应用于零售、物流和制造业领域。

此次合作将Sereact的物理AI平台与Universal Robots的协作工业机器人相结合,为此前难以实现自动化的实际运营场景提供智能、可适应的自动化方案,例如退货时尚商品的处理。

Teradyne Robotics——Universal Robots和Mobile Industrial Robots的母公司——与物理AI机器人领域的先驱Sereact今日在英伟达GTC柏林2026大会上宣布达成正式合作伙伴关系,以加速零售、物流和制造领域的工业AI解决方案发展。

通过此次合作,Sereact的物理AI平台Cortex将运行Universal Robots的机械臂,为零售商和物流供应商提供一种经过验证的方法,用以实现退货处理和单品拣选等非结构化任务的自动化。

双方已经向包括Zalando在内的欧洲各地实际客户现场,交付了数百台采用双臂系统的UR机器人。

Teradyne Robotics首席商务官Jacob Pascual Pape表示:"物理AI只有在实际运营中表现出色才有意义,而这正是Universal Robots一直擅长的领域。

"我们的机器人专为AI时代打造:开放、互联,并经过超过10万次工业部署的验证。这正是Sereact选择我们平台的原因。

"结合Sereact的Cortex后,联合解决方案能够处理混合货物、未知物品和各种包装。这项技术已经远远超越了演示或试点阶段,如今已在实际客户现场得到有效部署。

"我们的技术是天然契合的,通过合作,我们将在各类应用、行业和市场中快速扩展这些AI驱动的解决方案。"

为满足快速增长的需求,Sereact今年夏天在马萨诸塞州波士顿开设了美国总部,以将联合解决方案推广至北美市场。

一个模型,多种应用

Sereact与Teradyne Robotics的解决方案在多种关键物流和制造应用场景中发挥作用,包括退货处理、门店补货、单品拣选与分拣、订单接收、机床上下料、料箱整合、配套包装、打包和货物处理。

Sereact首席执行官兼联合创始人Ralf Gulde博士表示:"退货、补货、配套包装:借助Cortex,这些应用全部运行在同一个生产模型上。一个'大脑'服务所有机器人,无需针对每个新物品或任务重新训练。一台机器人学到的知识,所有机器人都能共享。

"与Teradyne Robotics及其全球分销和集成商网络合作,有助于我们将这一'大脑'推广给全球客户,加速零售商和物流供应商在其运营中采用AI驱动自动化的能力。"

英伟达GTC柏林现场展示

双方以本周英伟达GTC柏林2026大会上的联合演示来纪念此次合作。在英伟达展台,Sereact的视觉-语言-动作(VLA)模型Cortex运行在两台Universal Robots UR12e-1300机械臂上,展示了一项已在实际物流中心投入使用的退货处理应用。

这些部署是与CEVA Logistics合作为Zalando完成的,Zalando是一个连接6200万活跃客户与29个市场超过7000个品牌的欧洲时尚生活科技平台。

在Zalando位于德国格雷文和波兰希维博津的履约中心,机器人现在能够自主处理退回的时尚商品。这是在全欧洲范围内扩展退货自动化这一更广泛计划的第一阶段。

Gulde博士表示:"退货是物流中最棘手的工作之一。退回的商品几乎从不会按照便于机器人处理的顺序到达。物品在形状、方向和包装上各不相同,且组合持续变化。这正是Cortex在Universal Robots平台上所擅长应对的问题。

"通过快速对退货商品进行翻新以便再次销售,该解决方案还帮助零售商遵守欧盟禁止销毁或填埋退货商品的法规。"

英伟达技术加持

英伟达的技术是Sereact与Universal Robots在GTC柏林演示中的关键组成部分。Cortex在英伟达Isaac Sim这一开放仿真框架中进行训练,并使用英伟达Cosmos开放世界模型。

随后使用英伟达Isaac Lab框架通过强化学习进行后训练,并在任何模型部署之前先在Teradyne Robotics硬件上进行基准测试。

在部署阶段,Cortex在需要以产线速度进行推理的作业单元中运行于英伟达Jetson Thor,并在现场级开发、验证和模型更新中运行于英伟达DGX Spark。

Teradyne Robotics在其UR和MiR产品系列中也使用了英伟达计算技术。该公司正在为Universal Robots和MiR产品向Hugging Face上的SimReady Central Library贡献SimReady OpenUSD机器人资产,帮助开发者在仿真中更轻松地发现和复用机器人模型,减少资产准备工作。

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