在电商订单激增、SKU 急剧扩张和劳动力紧张的多重压力下，如何在不增加人力的前提下继续提升拣选效率，正成为欧洲物流服务商共同面对的难题。近日，德国专业媒体披露，瑞士MS Direct AG在其位于阿尔邦的自动化仓内，引入德国Sereact GmbH提供的AI拣选机器人，对接挪威AutoStore自动存储系统，实现了“无需事先教学”的自动拣选：在超过6万种SKU的复杂货品结构下，这套系统每天可自主处理约1500个订单任务，并支持夜间无人作业。

瑞士MS Direct AG成立于1978年，总部位于圣加仑，是一家专注电商履约和跨境物流的第三方物流（3PL）企业，业务涵盖电商仓储、分拣包装、跨境配送与逆向物流等多个环节，在瑞士、德国和英国等地运营多个履约与退货中心，员工规模超过600人，每年处理超过3200万件商品和约1700万件退货。作为长期深耕电商物流的服务商，MS Direct在阿尔邦部署了由瑞士Kardex集成的AutoStore立体仓，仓内存放的SKU数量已超过6万种，尺寸、材质和包装形态高度多样，这也让后续在拣选工位引入自动化面临不小挑战。

德国Sereact GmbH总部位于斯图加特，是近年崛起的一家AI机器人软件公司，聚焦以视觉-语言-动作模型为核心的拣选与码放算法平台，希望通过“一个大脑控制任意机器人”的方式，为仓储和制造场景提供通用型拣选智能。其核心软件通过深度学习与强化学习结合，实现“零样本推理”，无需依赖传统系统常见的物料主数据或逐一建模，只依托多目视觉和语义理解，对不同形状、材质和包装状态的货品“见一次就会抓”。

在MS Direct项目中，Sereact的拣选机器人被布置在AutoStore出库口，负责从料箱中抓取单件商品并放入对应的订单容器。AutoStore作为由挪威AutoStore AS开发的立体格栅式AS/RS系统，以高存储密度和高可用性著称：机器人在格栅上方运行，将装有商品的料箱输送至工作站，而Sereact的机器人则在“Port”位置完成最后一跳的自动拣选与分单。 这种“货到机器人（goods-to-robot）”模式在不改变原有AutoStore结构的前提下，将人工拣选工位升级为无人化或少人值守工位。

据报道，MS Direct在阿尔邦仓库首先在一个AutoStore Port上部署了Sereact拣选单元，日常可处理约1500个单件拣选订单，并支持通宵夜班运行；在实际运营中，该机器人被赋予昵称“Pico”。在系统上线后，企业实现了明显的效率提升与用工压力缓解，投资在约9个月内收回成本，这也为其在更多拣选口扩展同类机器人部署奠定了基础。

从技术路径来看，与传统依赖规则、模板或预训练CAD模型的拣选系统不同，Sereact的方案几乎不需要前期“教会机器人认识每一件货”。其AI模型通过摄像头和深度传感器实时识别仓储料箱内的混合货物，自主判断可抓取姿态，并规划机械臂路径。官方资料显示，这一平台支持多种类型机械臂和夹具，能够处理纸箱、软包装、异形物品等多类型SKU，并通过自动重试和异常处理逻辑降低漏拣与误拣率。

MS Direct首席执行官Luca Graf在谈到项目时表示，借助Sereact的自学习AI，他们仅用三个月就让首台拣选机器人投入实际生产，而且“系统每天都在通过真实作业数据不断变得更好”。这种“上线即用、边跑边学”的部署模式，对于人力紧张又难以长时间停产改造的电商仓而言，具有明显吸引力。