Teradyne Robotics 与 Sereact 携手推进工业物理 AI

Teradyne Robotics（Universal Robots 和 Mobile Industrial Robots 的母公司）与物理 AI 公司 Sereact 于 2026 年 10 月 21 日宣布建立正式合作伙伴关系，旨在加快零售、物流和制造领域的工业 AI 部署。

双方在柏林宣布了这项合作。根据合作安排，Sereact 的物理 AI 平台 Cortex 将驱动 Universal Robots 的机械臂，为零售商和物流服务商提供自动化处理退货、单件拣选等非结构化任务的途径。两家公司表示，双方已向欧洲各地的实际客户现场交付数百台采用双臂系统的 UR 机器人。

商业落地范围与应用场景

Teradyne Robotics 首席商务官 Jacob Pascual Pape 表示：“只有在真实运营中发挥作用，物理 AI 才有意义，而这一直是 Universal Robots 的用武之地。”他介绍，UR 平台开放、互联，已在超过 100,000 个工业场景中得到验证；与 Cortex 结合后，双方的解决方案能够处理混杂货物、未知物品和各种包装。Pape 表示，这项技术已经走出演示或试点阶段，目前已部署在实际客户现场。

两家公司列出了这项联合解决方案的一系列目标应用：退货处理、门店补货、单件拣选与分拣、订单导入、机床上下料、料箱合并、套件组装、包装和货物搬运。

Sereact 首席执行官兼联合创始人 Ralf Gulde 博士表示：“退货处理、补货、套件组装：借助 Cortex，所有这些应用都运行在同一套生产模型上。一套智能系统即可服务所有机器人，无需针对每件新物品或每项新任务重新训练。”他补充说，一台机器人学到的内容会惠及整个机器人队列中的每一台机器人。他还表示，Teradyne Robotics 的全球分销和系统集成商网络将助力把这套系统推广给世界各地的客户。

为满足不断增长的需求，Sereact 今年夏天在马萨诸塞州波士顿设立了美国总部，以将这项联合解决方案推广至北美。

在 NVIDIA GTC Berlin 联合演示

本周，两家公司将在 NVIDIA GTC Berlin 2026 上进行联合演示，以此展示双方的合作。在 NVIDIA 展台，Cortex——Sereact 的视觉-语言-动作模型——将驱动两台 Universal Robots UR12e-1300 机械臂，执行退货处理任务；这项应用已在实际运营的物流中心落地。

这些部署由 CEVA Logistics 与 Zalando 合作开展。Zalando 是一家面向时尚和生活方式领域的欧洲科技平台，连接着 29 个市场中的 62 million 名活跃客户和 7,000 多个品牌。在 Zalando 位于德国格雷芬和波兰希维博津的履约中心，机器人目前已能自主处理退回的时尚商品。两家公司称，这是在欧洲扩大退货自动化规模这一更广泛计划的第一阶段。

Gulde 表示，退回的商品几乎从来不会以适合机器人处理的顺序到达，其形状、朝向和包装各不相同，而且商品组合不断变化。他说，迅速整修退货商品以供转售，也有助于零售商遵守欧盟禁止销毁退货商品或将其送往垃圾填埋场的法规。

CEVA Logistics 于2026 年 10 月 7 日宣布，Sereact 双臂系统已在格雷芬和希维博津的站点投入实际运营，并通过机器人即服务模式交付。CEVA 表示，这些系统无需针对每件商品进行训练，也不需要固定的 SKU 配置文件，就能自主抓取、识别和分拣退回的时尚商品；机器人还承担重复性搬运工作，使仓库团队能够转而负责工作站监督、异常处理和质量控制。CEVA 还透露，Zalando 于 2026 年 7 月作为战略投资者加入 Sereact 的 B 轮融资。双方正携手在共同覆盖的欧洲物流网络中扩大智能自动化规模。

NVIDIA 技术基础

NVIDIA 技术为 Sereact 与Universal Robots在 GTC Berlin 上的演示提供支持。Cortex 使用 NVIDIA Cosmos 开放世界模型，在开放式仿真框架 NVIDIA Isaac Sim 中接受训练。随后，模型通过 NVIDIA Isaac Lab 框架进行强化学习后训练，并在 Teradyne Robotics 硬件上完成基准测试，之后才会部署任何模型。

部署时，Cortex 在单元级运行于 NVIDIA Jetson Thor 上；在这一层级，推理必须达到产线速度。它还运行于 NVIDIA DGX Spark 上，用于站点级开发、验证和模型更新。Teradyne Robotics 也在其 UR 和 MiR 产品系列中使用 NVIDIA 计算技术。

Teradyne Robotics 正在 Hugging Face 上的 SimReady Central Library 中，为 Universal Robots 和 MiR 产品提供 SimReady OpenUSD 机器人资产。该公司表示，此举将帮助开发者更轻松地发现并在仿真中复用机器人模型，减少资产准备工作。