RyderVentures 押注’物理AI’，打破仓库自动化最大障碍

# RyderVentures 押注”物理AI”，打破仓库自动化最大障碍

## 引言：仓库自动化的新纪元

“物理AI代表了人工智能模型与仓库硬件的深度融合，使设备能够处理多种用例，而不仅仅是单一任务。” — Mike Plasencia, RyderVentures

在人工智能技术席卷全球的浪潮中，仓库自动化领域正迎来一场深刻的变革。RyderVentures，作为Ryder System Inc.旗下的风险投资部门，近期将目光投向了”物理AI”（Physical AI）这一新兴领域，旨在解决仓库自动化长期面临的最大障碍。

## 物理AI：硬件与智能的融合

“物理AI”代表了人工智能模型与仓库硬件的深度融合。与传统自动化设备只能执行单一任务不同，物理AI使设备具备了多用途处理能力。RyderVentures新产品战略集团总监Mike Plasencia指出：”过去，优秀的仓库自动化设备只能处理特定用例。但现在，我们看到越来越多的公司将物理AI模型引入硬件，使这些硬件能够处理多种用例，并更快地适应各种场景。”

这种灵活性直接解决了仓库自动化的核心痛点。传统自动化设备需要巨额资本投入，一旦业务需求变化，设备可能迅速过时。物理AI通过赋予硬件自适应能力，大幅降低了这种风险。

## 资本承诺的挑战

高昂的前期成本一直是阻碍仓库自动化广泛采用的主要障碍。与软件即服务（SaaS）解决方案不同，仓库自动化硬件需要大量固定资本投入。Plasencia解释道：”你不是在购买一台自动叉车，而是可能为一个仓库购买数十台。如果决策失误，这将是一个巨大的错误。”

这种风险计算解释了为什么尽管技术已被证明有效，但仓库自动化的渗透率仍然较低。Plasencia认为，2026年有两个领域将加速发展：拖车卸载自动化和重新构想仓库设计的新形态。

## RyderVentures的战略投资

RyderVentures最近投资了Mytra公司，该公司正在开发一种革命性的仓库自动化解决方案。Plasencia将其描述为”几乎像一个大型托盘ASRS（自动化立体仓库）”，其中每个托盘位置都作为矩阵内的自主设备运行。

“与传统的电梯式存取系统不同，Mytra的每个货架都是自主设备，可以沿着货架移动到需要的位置，”Plasencia说。”它不断优化自身位置，几乎就像实时插槽一样。”

## 仓库设计的”勇敢新世界”

软件定义的自动化模型消除了传统仓库的限制。货物不再需要由自动叉车和移动机器人在过道中搬运，而是在自优化系统中移动。

Plasencia将当前的变化比作电力应用的早期阶段：”对于一些工厂来说，电力显然改变了游戏规则，但也带来了如何使用它的挑战。有些工厂只用它来替换单个泵，有些则用灯泡照明。最有进取心和最成功的用户重新设计了工厂本身以适应新技术。仓库正处于类似变革的边缘。”

## 早期采用者与市场前景

消费品公司正在成为逻辑上的早期采用者，尽管Plasencia拒绝透露具体客户名称。对于寻求2026年投资的创始人，他提供了直接建议：仅仅拥有人工智能技术已经不够。

“你必须真正能够展示你所服务的数据集、用户基础或专业知识如何使你的解决方案与众不同，从而为你建立滩头阵地并扩展提供时间，”他说。

## 结论：合作伙伴关系的重要性

随着技术成本迅速下降，物理AI领域的护城河归结为执行力和扩展能力。一旦进入组织——在网络安全、IT合规和信任建立方面取得成功——赢家将继续获胜。

对于没有能力独立实施仓库自动化项目的仓库和客户来说，合作伙伴关系被证明是宝贵的替代方案。”如果你有一个值得信赖的合作伙伴，它正在交付并继续扩展，你就会坚持使用你现有的马，”Plasencia总结道。

信息来源：FreightWaves

本文由AI辅助生成，经SCI.AI编辑团队审核校验后发布。