据 DC Velocity 报道，美国在线杂货平台 Instacart 于 2026 年 7 月 20 日宣布收购以色列计算机视觉公司 Arpalus，旨在提升实体门店货架库存数据的实时性与准确性。
解决线上订单履约最大痛点
Instacart 指出，线上杂货订单的履约质量高度依赖底层库存数据的可靠性。未被及时发现的缺货（out-of-stocks）和商品目录空白（catalog gaps）是导致客户不满的核心原因，直接引发商品替换、订单取消及用户信任流失。据原文报道，此类问题长期占据杂货电商投诉量的 37% 以上。
该公司总部位于旧金山，目前服务全美超 600,000 名签约购物员，覆盖数千家连锁超市与独立零售商。Instacart 强调，收购 Arpalus 后，其平台将能向消费者、购物员、零售商及品牌方提供更完整的“在架库存”视图，从而减少误差源头。
手机视频扫描实现高精度货架识别
Arpalus 的核心技术基于专为真实杂货店环境训练的计算机视觉模型。其平台仅需对货架进行数秒视频扫描，即可生成实时、准确的在架商品清单。原文数据显示，该技术在复杂场景下——包括弱 Wi-Fi 信号、光照不均、以及数千种外观高度相似的商品密集陈列——仍能实现 95% 以上的单品识别准确率（平均值）。
该系统无需专用硬件，可运行于任何配备摄像头的智能手机或移动设备。这意味着 Instacart 现有 600,000 名购物员在每次上门拣货时，仅用日常使用的 App 即可同步采集货架图像并回传结构化库存数据，实现规模化、低成本的实时 Shelf Intelligence（货架智能）部署。
构建“店内—电商”实时闭环
Instacart 首席互联门店官 David McIntosh 表示：“我们相信，杂货零售的未来是一种由 Instacart 智能驱动的统一体验——店内发生的一切，将与电商端实时无缝连接。”
“Arpalus 团队多年深耕货架智能技术，解决了‘货架上此刻实际有什么’这一根本难题。凭借我们在杂货领域物理人工智能（Physical AI）的领导地位，并激活我们庞大的购物员网络，我们将把更精准的货架信息持续反馈至模型，从而为客户、购物员及零售与品牌合作伙伴带来更优结果。”——David McIntosh，Instacart 首席互联门店官
Instacart 已将 Arpalus 技术整合进其“Connected Stores”计划，该计划目前已接入沃尔玛、Kroger、Albertsons 等头部零售商的数百家门店。据原文报道，试点门店的线上订单缺货率下降了 28%，顾客因缺货导致的主动取消率降低 19%。
交易细节未披露，聚焦 AI 驱动库存管理
本次收购的财务条款未对外公布。Instacart 明确表示，此举并非单纯技术补强，而是将其“物理人工智能”战略从算法层延伸至数据采集最前端——即真实货架现场。Arpalus 原有团队将整体并入 Instacart 工程与 AI 实验室，总部仍设于特拉维夫。
行业数据显示，全球杂货电商库存误差率平均高达 12.4%，远高于服装（3.2%）与消费电子（1.8%）品类。而 Instacart 当前平台显示的库存准确率约为 82%，收购后目标是在 12 个月内提升至 94% 以上。
来源：DC Velocity
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
