Zalando加速退货自动化布局，AI机器人进驻德国与波兰物流中心

10月12日消息，欧洲时尚电商平台 Zalando 正在推进物流环节的智能化升级。该公司携手物流服务商 CEVA Logistics 以及机器人技术企业 Sereact，在德国格雷文和波兰希维博津的物流中心投入使用 AI 机器人，用于处理服装及其他时尚商品的退货业务。

此次落地意味着三方开始将人工智能技术应用于更复杂的退货作业场景，并计划以此为基础，逐步扩大自动化方案在欧洲物流网络中的覆盖范围。

图片来源：CEVA Logistics

从人工分拣到智能识别，服装退货成为自动化新场景

对于时尚电商而言，退货不仅涉及商品的重新入库，还包括商品识别、状态检查、分类和后续处理等多个步骤。由于服装商品形态多样，退回时的包装、折叠方式和摆放状态也存在较大差异，仓库很难完全依靠固定流程完成处理。

例如，同一款服装可能以不同方式装袋，也可能出现衣物褶皱、包装变形或商品位置不规则等情况。这些变化增加了机械抓取的难度，也使传统自动化设备对预设流程和标准化商品形态的依赖更加明显。

在这种情况下，如何让机器人适应非标准化的商品状态，成为电商仓储自动化进一步发展的关键问题。

Zalando此次引入的机器人系统，正是针对这一业务需求展开部署，重点在于提升退货处理过程中对不同商品和现场环境的适应能力。

Sereact的Cortex平台为机器人提供动态作业能力

此次使用的机器人系统搭载了 Sereact 自主研发的 Cortex 平台。与主要依赖预先编排动作或固定商品分类规则的传统方案相比，该系统能够根据现场情况识别物品，并据此执行相应的抓取和分类操作。

这意味着，当机器人面对包装形式不同、位置不固定，甚至此前未接触过的商品时，也能够根据实际情况调整作业方式，而不必针对每一种商品提前建立专门的训练流程或预设完整的分类组合。

对于服装退货仓库来说，这种能力有助于应对商品种类多、状态变化大以及订单处理需求不稳定等问题，减少部分依赖人工逐件分拣的工作量。

不过，机器人承担的具体任务范围、实际处理效率以及人工介入比例，仍需结合现场运行数据进一步评估。智能识别与抓取能力的提升，也不意味着所有退货检查和质量判断环节都能完全实现无人化。

RaaS模式降低自动化部署门槛

除技术层面的升级外，此次合作还采用了“机器人即服务”（Robot as a Service，简称 RaaS）模式。

与企业一次性投入资金购买设备、建设系统并自行负责后续维护的传统模式不同，RaaS通常以服务形式提供机器人设备及相关自动化能力，具体收费方式和服务范围则取决于合作协议。

对于物流运营商和电商企业而言，这种方式能够提供更灵活的自动化部署选择，帮助企业根据实际业务需求逐步引入机器人系统，并探索如何将自动化能力扩展至更多仓储场景。

尤其是在退货量随销售活动和季节变化而波动的情况下，企业需要综合考虑设备投入、运营成本、仓库空间以及处理效率。服务化模式为企业提供了另一种评估自动化投资回报的路径，但最终效果仍取决于具体合同、运行表现和业务规模。

战略投资与业务合作进一步深化

此次项目并非三方首次建立联系。

今年7月，Zalando以战略投资者身份参与了 Sereact 的 B 轮融资。随着机器人系统进入实际物流运营场景，相关合作也从资本层面的支持进一步延伸至业务应用。

此次在德国和波兰两个物流中心启动部署，是三方扩大欧洲退货自动化业务的第一步。未来能否进一步复制至其他物流节点，将取决于系统在实际运营中的表现，以及不同仓库在商品结构、处理流程和基础设施方面的适配情况。

电商退货自动化正在走向更复杂的作业环节

过去，仓储自动化通常优先应用于商品搬运、标准化分拣和重复性较高的操作。随着人工智能识别、机器人抓取和动态决策能力的发展，自动化系统开始尝试处理商品状态不固定、操作条件更复杂的业务环节。

退货处理正是其中具有代表性的应用场景。一方面，退货商品的状态难以完全标准化；另一方面，处理效率又直接关系到库存恢复、商品再销售和仓储运营成本。

对于欧洲时尚电商市场而言，Zalando此次部署不仅是对具体仓储流程的改造，也体现出行业对柔性自动化能力的持续探索。

未来，随着相关技术逐步成熟，AI机器人有望在更多非标准化物流作业中发挥作用。不过，企业仍需要综合衡量系统可靠性、实际吞吐量、部署成本以及异常订单处理能力，才能判断自动化方案是否适合大规模推广。

从长期来看，电商物流的竞争将不再局限于仓库面积和配送速度，如何利用智能技术提升退货处理效率、优化库存周转并控制运营成本，也将成为企业供应链能力的重要组成部分。