在全球供应链与仓储自动化不断升级的大背景下，自主移动机器人（AMRs）因其执行灵活、效率高逐渐成为主流，但部署周期长、规则僵化等痛点仍制约其规模化应用。近期，美国 GreyOrange 宣布与美国 Google Cloud 联合打造新一代 AI 驱动的 AMR 编排解决方案——GreyMatter DeepNav，旨在通过强化学习和云端智能能力，将 AMR 上线部署时间从“数月”压缩至“数周”，有望成为推动现代仓储自动化落地的新引擎。

共同开发名为 GreyMatter DeepNav 的 AI 编排软件，专注于大规模 AMR 部署与优化。GreyOrange 定位自己为“全球领先的超智能仓储编排软件企业”，此次合作聚焦于克服“部署 AMR 过程繁琐、上线周期过长”的行业痛点。该公司指出，现阶段多数仓储机器人仍严重依赖“手工制定规则，缺乏机器学习辅助”，导致部署新机器人、调整路径和任务逻辑时，需耗费大量时间与人力，对创新不利、扩展受限。

新平台 GreyMatter DeepNav 构建在 Google Cloud 的 Vertex AI 之上，借助强化学习能力为多型号、多厂商混合编队的 AMR 提供智能路径规划与任务调度。该平台能够显著降低新 AMR 在复杂环境中的训练时间和调试成本，实现从“部署几百台”到“数千台规模”的跨越。

GreyOrange 联合创始人兼 CEO Akash Gupta 表示：“我们视仓库为一个活生生的生态系统。GreyMatter 不仅连接硬件，更通过 AI 实时编排机器人、人员与系统。借助数十亿条真实动作训练，这一解决方案将为运营层引入下一级智能，帮助企业无需等待数月即可实现创新回报。”

Google Cloud 全球供应链与物流策略及解决方案总监 Paula Natoli 补充道：“未来的仓储运营将更加智能、自适应、无缝协作。借助 Vertex AI，我们为像 GreyOrange 这样的创新合作伙伴提供基础机器学习能力，包括先进的强化学习，以加速 AMR 部署并扩展至数千台机器人，这代表仓储优化的重大飞跃。”

从技术特性角度来看，GreyMatter DeepNav 拥有以下关键能力：

AI 驱动的路径规划，支持动态仓储布局下的实时导航；

异构机器人编队实时决策能力；

强化学习支持的导航与任务分配；

动态任务链接、交叠与 SLA（服务等级协议）敏感的任务执行能力；

支持结构化与非结构化环境中数千台 AMR 的可扩展控制。

目前市面上常见的 AMR 系统多数依赖静态规则设置，对仓库布局变化、人员干扰应对能力较弱，难以应对大规模灵活调度需求。GreyMatter DeepNav 通过引入 AI 特别是强化学习机制，使机器人可在部署几周内完成训练，在动态环境中自动优化路径与任务分配，显著提升部署效率与运营弹性。

有关未来计划方面，GreyOrange 表示该 AI 平台预计将在 2026 年初上市提供，届时将以软件形式向供应链、物流与零售等行业广泛推广。

此次 GreyOrange 与 Google Cloud 借助 GreyMatter DeepNav 平台，将 AI，尤其是强化学习能力引入仓储机器人编排系统，实现了 AMR 部署时间最高缩短 80% 的创新突破。其推动了仓储管理从“规则硬编码”向“智能自适应编排”转型，成为推动物流系统进入“智能时代”的关键里程碑。随着 2026 年初软件发布与市场推广，该解决方案或将显著加速全球仓储自动化的应用普及，为供应链效率提升与成本控制带来重要动力。

GREYORANGE基于此基本原理：

在亚马逊改变每个人的期望之前，您无法满足采用上一时代的技术来实现现代造纸的需求。

2011年，两位年轻的对AI驱动软件和机器人充满热情的创新者决定将这些技术结合起来，以解决行业急需创新的问题。他们选择实现。

3种技术在根本上改变了工作方式的本质：人工智慧，机器学习和机器人。

GREYORANGE将所有3种元素结合在一起，以实时实现加料的未来。

现在，首席执行官Samay Kohli和首席技术官Akash Gupta正在改变实现的面貌和步伐。GreyOrange与全球领先的零售商和第三方物流提供商合作，已经从正确的想法演变为在电子商务和全渠道实现中定义“下一步”的创新者全球力量。

机器人在操作系统，不附加软件它

Samay和Akash明白其他人没有的意思是，将机器人绑定到为早期构建的软件上可以提高履行性能，但还不够。毕竟，这些机器人只是硬件附件，受到它们所连接的软件系统功能的限制。

取而代之的是，GreyOrange提供了一个根本上全新的实现操作系统：  一个由具有AI功能的软件大脑驱动的系统，我们称之为GreyMatter，它集成了机器人，而不仅仅是与它们交互。机器人利用其内核中内置的GreyMatter软件与其他机器人以及与中央系统进行通信，从而在软件大脑中的算法与车间的实时操作之间产生连续的反馈。  通过这种方式，可替代的实时选项会连续地通知指定的操作，以确保GreyMatter始终解决问题的智能时刻计算出每个“最佳决策”。

超越昨天的构想

GreyMatter提供了其他系统无法提供的功能，因为它考虑了人和机器人一起工作的问题，并且基于为满足功能性需求而设计的语言而构建： 

持久性，可在通信点移动时保持连接状态并保持数据畅通

移动空间意识，因此机器人，人员和库存可以高效移动，而不会互相干扰

决定同时启动多个方案的决策，以实时考虑许多选项，以在每个时刻提供最佳选择

未来流体逻辑，结合了人工智能和实时数据，可以摆脱硬编码的标准操作程序。当计划前提是“取决于”时，这种流动性就可以绘制出最佳路线图，  并可以调整计划的内容以适应正在发生的情况。

集成了机器人和支持AI的软件，该软件基于为流动性和实时决策而设计的语言，可直接满足最紧迫的履行需求。紧张的劳动力市场加上SKU数量的增加和运输时间的加快，要求超越传统技术，以利用旨在实时满足未来需求的解决方案。