SAP与Cyberwave携手将全自主AI机器人部署至仓储物流实战环境

SAP与Cyberwave将全自主AI机器人成功落地仓储物流实战【正常】

全球企业应用软件领导者SAP与AI机器人软件公司Cyberwave近日宣布，双方已在SAP旗下一座正在运营的物流仓库中成功部署全自主AI驱动机器人。

延续SAP去年宣布的实体AI（Physical AI）战略扩张计划，此次部署标志着一个重要里程碑：SAP正式将先进机器人技术引入自身实际运营设施。

此次部署地点位于德国圣莱昂-罗特（St. Leon-Rot）的SAP仓库，整套系统运行于SAP云原生物流执行解决方案——SAP物流管理系统（LGM）之上。这一实践证明，实体AI已不再是停留在实验室里的研究概念，而是切实在今天创造可量化的效率提升——机器人正在全自主地完成纸箱折叠、包装及发货履单等任务。

SAP LGM采用精简化、API优先的架构设计，在LogiMAT 2026展会上因其快速部署能力和标准化流程而备受瞩目，为机器人自动化提供了理想的技术底座。借助SAP具身AI服务（Embodied AI Service），任务指令可被转译为精确的机器人控制命令，并通过SAP业务技术平台（BTP）与Cyberwave平台实现端到端集成，整个过程仅需数分钟。

SAP仓储与物流负责人Tim Kuebler表示："将AI机器人直接融入仓库实际运营，我们正在证明实体AI已不再只是概念——它今天就在创造真实价值。在圣莱昂-罗特仓库，SAP LGM提供了数字化骨干支撑，使机器人能够快速部署、稳定运行，并随业务流程灵活扩展。这是迈向更具韧性和效率的物流运营的决定性一步。"

物流环境是机器人技术面临的最复杂应用场景之一。机器人需要处理形态各异的物品，完成纸箱折叠与包装、货物搬运、标签粘贴及发货处理等任务——这些工作在物品种类、空间布局和操作条件上时刻变化。传统机器人系统需要针对每一种任务变体进行繁琐的手工编程，一旦现实条件发生变化便容易失效。

为此，Cyberwave开发出业内首个专为端到端解决这一挑战而构建的平台，其核心能力体现在三个方面：

数据采集：通过直观的示范操作界面快速采集训练数据，完整捕捉真实仓库环境中存在的任务多样性；

模型训练：基于采集数据对视觉-语言-动作（VLA）模型和强化学习（RL）模型进行微调，生成能够跨物品类型、方向和工作流变体进行泛化的机器人策略，而非仅仅记忆固定动作脚本；

部署运行：将模型部署至实体机器人并建立实时反馈回路，随着条件变化持续优化迭代。

最终效果是：机器人能够在动态环境中真正胜任高度多变的任务。相比传统系统每项任务需要数周工程开发，Cyberwave的方法将训练时间从数周压缩至数小时。非专业操作人员可通过简单的示范演示教会机器人新任务，系统还能自动适应物品、环境及工作流的各种变化。

Cyberwave联合创始人兼CEO Simone Di Somma表示："与SAP合作完成这次实仓部署，对Cyberwave乃至整个企业物流AI机器人领域而言都是一个标志性时刻。这一切得以实现，源于SAP LGM强大的数字骨干与Cyberwave在真实数据采集及VLA、RL模型微调方面能力的完美结合——这些模型能够泛化应对真实仓库中的各种复杂变量。机器人不再需要为每种物品或场景进行繁琐编程，它们可以自主学习、持续适应、不断进化。这正是我们一直在努力推动的转变。"

目前在SAP圣莱昂-罗特仓库，经Cyberwave平台训练和部署的机器人已全自主地承担纸箱折叠、包装及内部发货履单等工作，将人工从重复性体力劳动中解放出来，同时显著提升了仓库整体吞吐量。从机器人训练到上线运行的全流程集成，均通过SAP BTP与Cyberwave平台完成。

SAP将持续深化其具身AI能力建设，一方面以自身运营作为参考实现案例持续优化，另一方面将相关成果转化为客户价值。

Q&A

Q1：SAP物流管理系统（LGM）在机器人部署中扮演什么角色？

A：SAP LGM是整个机器人自动化方案的数字化骨干。它采用精简化、API优先架构，能够通过SAP具身AI服务将任务指令快速转译为精确的机器人控制命令，并借助SAP业务技术平台（BTP）与Cyberwave平台实现端到端集成，整个过程仅需数分钟，支持机器人快速部署、稳定运行和灵活扩展。

Q2：Cyberwave平台如何让机器人适应仓库中多变的任务环境？

A：Cyberwave平台通过三步实现：首先用直观的示范界面快速采集涵盖任务变体的真实训练数据；然后对视觉-语言-动作（VLA）模型和强化学习（RL）模型进行微调，使机器人策略能跨物品类型和工作流泛化；最后部署至实体机器人并建立实时反馈回路持续优化。整体训练时间可从数周压缩至数小时，非专业人员也可完成操作。

Q3：此次SAP仓库机器人部署实现了哪些具体成果？

A：在德国圣莱昂-罗特仓库，机器人已全自主完成纸箱折叠、包装和发货履单任务，将工人从重复性体力劳动中解放出来，并带来可量化的仓库吞吐量提升。从机器人训练到上线运行的全流程集成均通过SAP BTP和Cyberwave平台完成，验证了实体AI在企业物流场景中的实际落地价值。