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。

美国GreyOrange是一家全球公司，通过人工智能驱动的软件和内置的移动机器人对订单履行进行现代化处理，因此公司可以合作决定和执行能够最大程度地提高收益并最小化权衡以创造最高收益的仓库活动。本公司的下一个时代始终由解决方案驱动的实现操作系统GreyMatter软件考虑有关订单，承诺，库存，运输窗口和资源的预测性和实时数据，以协调工人和机器人如何在适当的时间完成正确的订单。GreyOrange专家帮助组织掌握即时时代的实现，从而兑获取更多收入并改善仓库员工的工作经验。

GreyOrange公司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，我们称其为GreyMatter，它集成了机器人，而不仅仅是与机器人交互。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，可替代的实时选项可连续地通知规定的操作，以确保GreyMatter始终解决问题的智能时刻计算出每个“最佳决策”。