Groceryshop 2026表明，零售机器人已准备好规模化应用，并借助AI

Groceryshop 2026提供了一个评估零售机器人现状的机会。来源：Georges Mirza

距离我第一次帮助将机器人引入实体零售中心门店，已经过去了十多年。零售商对机器人抢走工作、吓到孩子、意外撞到购物者，或仅仅是扰乱杂货购物体验的担忧早已不复存在。

很高兴看到这个行业已经进步了这么多；我们走过了很长的路。既然我们正在看到规模化，我们就可以开始将近乎实时的货架洞察应用到更多零售解决方案中。在这个AI颠覆的时代，没有理由不优先利用这些洞察并从中受益。

更广泛的零售解决方案领域是否准备好向前推进，并让这些数据变得可操作？我上个月参加了Groceryshop 2026，以找出答案。

重大公告来自Simbe Robotics，该公司现已完成3000台Tally机器人在全球零售商和国家/地区的部署。随着在一家一级零售商处的持续部署，这一数字将迅速增长，标志着零售机器人领域的又一项重大成就。

Simbe还一直主动构建能力，使其数据变得可操作，从分析仪表板到虚拟门店导览。随着零售技术环境持续演变，这种主动做法对于保持相关性至关重要。

在开始与成熟解决方案重叠之前，Simbe仅凭自身能在开发这些能力方面走多远？而那些成熟解决方案又会多快开始消费这一新的货架数据来源？整个行业显然需要一种新的思维方式。这种颠覆是否会触发所需的变革，仍有待观察。

Simbe Robotics在Groceryshop 2026上展示了其货架智能系统。来源：Georges Mirza

Badger Technologies似乎正在进行类似的转型。在Groceryshop上，我与该公司新任命的CEO John Gehre交谈时，他将Badger描述为正在从一家机器人公司演变为一家零售智能公司。

机器人仍然是捕获货架和门店数据的平台，但重点正在转向让这些信息变得可操作，甚至细化到它如何改善单个门店层面的决策和执行。

除了识别缺货和价签这些基本功能之外，Badger正在探索，机器人穿过过道时收集的连续数据能否用于估算货架上还剩多少产品、何时需要补货，以及何时会达到最佳新鲜度。

该公司继续凭借其多功能机器人平台，以及背后Jabil的工程和制造规模而脱颖而出。问题是，它现在能否利用这些优势来更快推进。

Badger Technologies，其移动机器人见上图，将自己描述为一家零售智能公司。来源：Georges Mirza

ShelfOptix在扩大零售机器人规模方面采取了略有不同的方法。在继续加强其由BrainOS驱动的计算机视觉和可操作货架智能的同时，更有趣的差异化因素可能是其部署模式。

该公司瞄准较小业态的零售商，包括药店、便利店、一元店和区域性杂货店，使用一种可折叠机器人，由人工陪同在门店之间移动，而不是永久部署在一个地点。

这种模式降低了为每家门店专门配置一台机器人的门槛，并为在更广泛的门店网络中开展经常性审计打开了大门。这是一种将机器人经济性与不同零售业态需求相匹配的务实方法。

新进入者Blue Collar Robotics参加了初创企业路演，并入选决赛。该公司正在承担一个更难但可能更具变革性的零售用例：在门店内实际拣选产品。

这家初创公司并非专注于货架扫描，而是在开发一种移动机器人，旨在在货架和购物车之间移动产品，并计划在推进商业化的过程中开展初步客户试验。挑战很大，需要导航、视觉、拣选、控制和后端集成可靠地协同工作。

这最终是我认为机器人在零售门店中的长期角色：从观察零售执行转向实际执行零售。这是一个难度呈指数级上升的用例，行业正开始探索，而在机器人能够准确、反复、大规模且快速地交付之前，还需要时间成熟。

公司在Groceryshop 2026的初创企业竞赛中进行路演。来源：Georges Mirza

MUSE，去年的Shark Reef Startup Pitch获胜者，重返Groceryshop，继续扩展其模块化机器人平台的能力。该机器人在门店内移动产品，使门店员工能够专注于补货。

该公司增加了模块，用于引导顾客找到商品位置并支持店内促销。它还在开发用于拣选和补货、安防以及地面清洁的额外模块。

凭借额外资金以及与一家美国小型连锁门店正在进行的试点，MUSE正寻求增长，并在美国市场获得更稳固的立足点。这是一种非常激进且范围广泛的扩展机器人能力的方法。

我将关注该公司如何利用从部署中学到的经验，以及近期技术进步，来兑现同样激进的路线图。

随着机器人越来越有能力持续收集定价、库存、RFID和视觉数据，仅仅提供另一个数据源或API已经不够了。下一个竞争战场将是这种智能能被多有效地转化为改善门店执行的动作。

随着传统解决方案开始摄取这些数据，这一进程将会加速。我仍然相信，当这些已有十年历史的系统开始消费真实的货架状况，而不是依赖计划数据、随机合规检查以及在没有真正理解产生销售的零售实体空间的情况下使用销售点数据时，其中许多系统将变得远比现在更有价值。

这将是迈向端到端货架自动化的重要一步。它将使一些现有的货架解决方案变得过时——这是一个受欢迎的结果——并使另一些解决方案变得远比现在更有价值。

未来已来，比以往任何时候都更加如此。这是一个多么值得亲历和观察的时代，创新开始以准确、可重复、规模化且快速的方式交付成果——其速度仍是这个行业所不熟悉的。

Georges Mirza一直处于零售和消费品（CPG）创新的前沿，构建了取得多数市场份额的领先品类管理和零售分析解决方案。他开创了机器人数据采集和图像识别方面的进步，解决了缺货和库存准确性等挑战。

如今，Mirza为零售和技术领导者提供咨询并与之合作，以塑造和扩展下一代增长战略。在LinkedIn或X上关注他。

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