Um Cortex 2.0 zu skalieren und in die USA zu gehen Sereact hat eine Series-B-Runde über 110 Mio. USD unter Führung von Headline abgeschlossen, mit Beteiligung von Bullhound Capital, Daphni und Felix Capital. Die bestehenden Investoren Air Street Capital, Creandum (Lead der Series A von Sereact 2025) und Point Nine sind alle wieder dabei. Die Runde finanziert zwei Prioritäten: die Skalierung von Cortex 2.0, der nächsten Generation des robotischen Gehirns von Sereact, und den Markteintritt in den USA. Sereact eröffnet sein erstes US-Büro in Boston und stellt vor Ort Mitarbeitende in Vertrieb, Applikation und Engineering ein. Auf einen Blick: 110 Mio. USD Series B, angeführt von Headline 200+ Sereact-Systeme europaweit im Einsatz – und damit das Unternehmen mit den meisten ausgerollten KI-Pickrobotern weltweit. 1 Mrd.+ reale Produktions-Picks auf Cortex abgeschlossen 1 von ~53.000 Picks benötigt menschliche Hilfe aus der Ferne Erstes US-Büro in Boston Cortex 2.0 – das robotische Gehirn, das Ergebnisse antizipiert, bevor es sich bewegt. Das heutige Cortex sieht und greift. Cortex 2.0 denkt zuerst und handelt dann. Cortex 2.0 erweitert ein Vision-Language-Action-Modell (VLA) um ein World Model. Ausgehend vom aktuellen Zustand erzeugt es eine Reihe möglicher Zukunftstrajektorien, prüft sie gegen ein gelerntes Modell von Physik und Objektverhalten und bewertet jede nach Stabilität, Risiko und Effizienz. Der Roboter legt sich nur auf den bestbewerteten Zweig fest – und aktualisiert den Rollout in Echtzeit, wenn sich die Szene ändert. World Models sind die nächste Grenze der KI, und der Großteil dieser Arbeit findet in Forschungslaboren auf synthetischen Daten statt. Cortex 2.0 ist dasjenige, das auf mehr als einer Milliarde realer Produktions-Picks trainiert wurde. Der Wandel geht von Try-and-See zu Plan-and-Try. Heutige reaktive Policies wiederholen bei einem Fehlgriff meist dieselbe Bewegung und verstärken den Fehler. Cortex 2.0 bewertet zuerst mehrere Ergebnisse und schließt die schlechten aus, bevor sich der Arm bewegt – genau das braucht es für Arbeiten, bei denen Kontakt zählt: eine Komponente unter Spannung montieren, einen Scheibenwischer platzieren, ohne ihn zu verkratzen, Teile kitten, die exakt in der richtigen Ausrichtung für die nächste Station landen müssen. Das ist der nächste Markt, den Sereact angeht, und Cortex 2.0 ist der Weg dorthin. Warum es generalisiert Cortex 2.0 plant im visuellen Latent Space. Während Gelenkbefehle an die Kinematik eines bestimmten Roboters gebunden sind, kodieren Pixel Regelmäßigkeiten über Objekte, Kontakt und Bewegung, die sich über Embodiments hinweg übertragen lassen. Dasselbe Gehirn betreibt Einarm-Pickzellen, Dual-Arm-Retourenstationen, humanoide Roboter und feste Zellen. Cortex 2.0 generalisierte Embodiments Der Planungsaufwand ist pro Aufgabe einstellbar: mehr Voraussicht, wenn ein Fehlschlag teuer ist (Paketpacken, Kitting, empfindliche Platzierung), und weniger, wenn die Korrektur günstig ist (ein Nachgreifen bei einem verfehlten Pick). Cortex 2.0 investiert Planungsbudget dort, wo es sich auszahlt. Jeder Pick an jedem Standort fließt zurück ins Modell. Cortex 2.0 setzt auf einer Infrastruktur auf, die Sereact seit fünf Jahren baut: ein geschlossener Kreislauf, in dem jeder Roboter im Produktivbetrieb zugleich Datenquelle ist und ein einziges zentrales Modell kontinuierlich neu trainiert und über die Flotte ausgerollt wird. Series-B-Daten-Flywheel-Video Jeder erfolgreiche Pick, jeder Fehlschlag, jede Korrektur wird mit synchronisierten Beobachtungen, Roboterzustand, Greifkraft-Feedback und Ergebnis erfasst – dann gefiltert, nach Neuheit und Unsicherheit priorisiert und zur Aktualisierung des Modells genutzt. Aktualisierte Policies bestehen automatisierte Regressionstests und gehen an die Flotte. Der Kreis schließt sich. Daten potenzieren sich. Die Abdeckung des Long Tail wächst. Genau das macht den Vorsprung strukturell. Wettbewerber sammeln Milliarden ein, um auf simulierten Daten und Labordemos zu trainieren. Sereact trainiert seit fünf Jahren auf realem Betrieb. Nachts, in Spitzenzeiten, an den unordentlichen Artikeln, die nach nichts aussehen, was der Roboter je gesehen hat. Nach Kenntnis von Sereact betreibt außerhalb des autonomen Fahrens kein anderes Industrierobotik-Unternehmen einen Lernkreislauf in dieser Größenordnung. Das Modell auf einem Sereact-Roboter ist heute nicht dasselbe wie im letzten Monat und wird nicht dasselbe sein wie im nächsten. Jede Schicht bringt es weiter. Series-B-Entwürfe – Visual Wir haben früh darauf gesetzt, dass sich echte Robotik-KI nicht im Labor bauen lässt. Man baut sie mit einem Daten-Flywheel, das von realen Deployments gespeist wird – in den Produktivbetrieb liefern, mit den Fehlern leben und das Modell aus dem lernen lassen, was auf der Fläche tatsächlich passiert. Die Zahlen zeigen, dass es funktioniert hat. Zweihundert Systeme. Eine Milliarde Picks. Ein Eingriff pro 53.000. Niemand sonst kommt da heran. Dr. Ralf Gulde, CEO und Mitgründer, Sereact Der Roboter träumt im Latent Space. Wir geben ihm eine Form von Vorstellungskraft – die Fähigkeit, vorwegzunehmen, wie die Welt reagieren wird, bevor er sich bewegt. Wir bauen keine Roboter. Wir verkaufen keine Dienstleistungen. Wir liefern eine Sache: das Modell, das auf jedem Roboter läuft. Einzelarme, Dual-Arme, Humanoide, feste Zellen – überall dasselbe Gehirn. Hardware wird zur Commodity. Das Modell nicht. Marc Tuscher, CTO und Mitgründer, Sereact Ralf Gulde und Marc Tuscher mit Roboter Ralf Gulde (links), Franz Cortex-powered (Mitte) und Marc Tuscher (rechts) Warum zuerst Lager. Sereact entwickelt KI für Roboter, die in der physischen Welt arbeiten. Lager waren der erste Einsatzort, weil keine andere Umgebung dieselbe Kombination an Datenpunkten bietet: Milliarden realer Interaktionen, jede erdenkliche Objektform, harte Durchsatzvorgaben und Konsequenzen, wenn der Roboter danebengreift. In jeder Schicht, an jedem Kundenstandort, lernt Cortex aus realen Picks an realen Artikeln unter Bedingungen, die kein Simulator reproduzieren kann. Diese Daten bewegen das Modell, und das Modell bewegt sich mit dem Roboter: mobil, humanoid, feste Zelle – was auch immer als Nächstes kommt. Mehr als 200 Sereact-Systeme sind bereits europaweit im Einsatz, womit Sereact das Unternehmen mit den meisten ausgerollten KI-Pickrobotern weltweit ist. Diese Systeme, alle mit dem Cortex-Gehirn, haben über 1 Milliarde reale Produktions-Picks für Kunden wie Active Ants, Österreichische Post, BMW, bol., Daimler Truck, DeltiLog, Mercedes-Benz, Monta, MS Direct, PepsiCo und Rohlik Group abgeschlossen. Etwa ein Pick von 53.000 benötigt menschliche Hilfe aus der Ferne. Alles andere erledigt der Roboter selbst – dieses Verhältnis ist ein entscheidender Unterschied. Jeder Pick, den Cortex ausführt, fließt zurück ins Modell. Wettbewerber sammeln Milliarden ein, um auf simulierten Daten und Labordemos zu trainieren. Sereact trainiert seit fünf Jahren auf realem Betrieb – nachts, in Spitzenzeiten, an den unordentlichen Artikeln, die nach nichts aussehen, was der Roboter je gesehen hat. Dieser Vorsprung wächst mit jeder Schicht. Die Chance rund um Physical AI ist eine der größten, die wir seit einer Generation gesehen haben, und wir glauben, dass sie globale Lieferketten und die Fertigung neu verdrahten wird. Hinter großen Chancen und großen Unternehmen stehen großartige Gründer, und Ralf und Marc gehen diese Chance auf die richtige Weise an: echte Deployments, echte Daten und ein Modell, das sich potenziert und mit jedem einzelnen Pick besser wird. Kunden lieben das Produkt, was zu weiterer Expansion führt und das Daten-Flywheel zusätzlich beschleunigt – deshalb freuen wir uns so sehr, Sereact zu unterstützen. Trevor Neff, Growth Partner, Headline Nachdem wir eine Flut humanoider Robotikunternehmen gesehen hatten, waren mein Partnerkollege Alon Kuperman und ich begeistert, Ralf und Marc kennenzulernen, die Mitgründer von Sereact, die ein KI-Betriebssystem gebaut haben, das sich nahtlos in die riesige, bereits im Einsatz befindliche Flotte von Industrierobotern weltweit nachrüsten lässt. Per Roman, Founding Partner, Bullhound Capital Wir sehen Sereact als europäischen Champion einer neuen Generation, der tiefes Industrie-Know-how mit erstklassigem KI- und Robotik-Talent verbindet, um eine der schwierigsten Herausforderungen globaler Lieferketten anzugehen. Im Kern steht ein starker, sich potenzierender Datengraben – jede Lagerinteraktion macht das System klüger und schwerer kopierbar. Wir sind stolz, mit dem Team zu arbeiten und seinen Anspruch zu unterstützen, die Kategorie Physical AI für die größten Einzel- und Großhändler der Welt zu definieren. Antoine Nussenbaum, Mitgründer & Investor, Felix Capital Über Sereact Sereact entwickelt Physical AI für Lager und Produktion. Das Cortex-Gehirn läuft auf Einarm-Pickzellen, Dual-Arm-Retourenstationen, humanoiden Robotern und Sereact Lens, einem 3D-Wahrnehmungssystem für Bestandsführung und Qualitätskontrolle. Gegründet 2021, Hauptsitz in Stuttgart. Zu den Kunden zählen Daimler Truck, Mercedes-Benz, BMW, MS Direct, Active Ants, DeltiLog, Rohlik Group und die Österreichische Post. Sereact hat bislang über 140 Mio. USD eingesammelt. Series-B-Highlight-Video