Freshflow：生鮮貨架需要專屬 AI——Reimann Investors 押注 1,000 萬美元

Freshflow 於 2021 年在柏林創立，銷售一套 AI 平台，用於自動化雜貨店生鮮部門的每日補貨訂貨。其自研、原生於生鮮的技術堆疊會預測需求、推估實際庫存、預測損耗並安排供應商訂單；門市員工透過一款應用程式，得知該訂什麼、向哪家供應商訂、訂多少數量。該公司表示，其系統已在德國與法國九家領先雜貨零售商上線，包括 EDEKA、Carrefour、Intermarché 與 Stroetmann 集團旗下的商家，並計畫從生鮮蔬果擴展到肉品、烘焙與店內生產，再向上游延伸至倉庫與配送中心的補貨。

生鮮部門需要從零打造專屬 AI——針對生鮮品建模需求、庫存、損耗與供應商，而非沿用乾貨預測模型。

2026 年 6 月宣布的 1,000 萬美元 A 輪，由總部位於慕尼黑的 Reimann Investors 領投，Capnamic、caesar.、World Fund、Venture Stars 與 Catatumbo Capital 續投，IBB Ventures 新加入。更早之前：據 PitchBook，2022 年由 Capnamic 與 World Fund 領投的 170 萬歐元種子輪，以及 2025 年 5 月完成的 650 萬歐元募資。

Avik Mukhija 是機器學習科學家，曾為雜貨零售商打造並出售 AI；Carmine Paolino 同樣是機器學習科學家。兩人在 Entrepreneur First 相識，決定著手解決超市生鮮食品浪費問題；Freshflow 於 2021 年在柏林創立。2022 年由 Capnamic 與 World Fund 領投的 170 萬歐元種子輪，資助了與德國最大雜貨零售商之一的早期部署；創辦人自述的目標，是從基本原理重建生鮮補貨，而非把生鮮硬接上乾貨預測——業界過去數十年曾嘗試此路，最終束之高閣。

Freshflow 花了五年自研其原生於生鮮的 AI，並將其導入門市：應用程式每天早晨指導員工該訂什麼；該公司聲稱可減少最多 30% 損耗、提升 2–4% 營收，建議採納率約 93%。2025 年 5 月，同一批核心投資人完成 650 萬歐元募資；到 2026 年，Freshflow 已在德國與法國九家零售商的日常營運中運作，包括 EDEKA、Carrefour、Intermarché 與 Stroetmann 集團旗下的商家。2026 年 6 月，該公司宣布由 Reimann Investors 領投的 1,000 萬美元 A 輪，所有既有投資人續投，IBB Ventures 新加入。

截至 2026 年 6 月這輪募資，Freshflow 正逐品類擴張：2026 年第四季前涵蓋肉品、烘焙與店內生產，之後再推進至倉庫與配送中心補貨，並計畫在柏林與巴黎合計招聘 30 人以上。該公司表示將深耕 DACH 地區與法國，並自 2027 年起拓展至更多歐洲市場。績效數字為公司自行報告，未揭露營收或獲利能力；從門市層級的訂貨工具，躍升為整體生鮮供應鏈的控制系統，仍未被證實。

通用工具對這個垂直領域可證明是錯的：二十年來乾貨自動訂貨從未解決生鮮問題，因為保存期限、無標籤蔬果與未知庫存會打破其假設。

原生於生鮮的元件才是可防禦的技術堆疊：需求、庫存推估、損耗預測與供應商安排皆從零打造，沒有可供現有業者複製的乾貨沿用層。

貨架上的信任是護城河：採納率約 93%，對比業界常態的 50–60%，員工每天都採用 AI 的訂單，這正是模型能持續從真實門市學習的方式。

重複注資是關鍵訊號：Capnamic、World Fund、caesar.、Venture Stars 與 Catatumbo 都在三輪募資中續投，依據的是同樣的門市層級指標，而非轉型故事。

不要為垂直領域硬套改裝：通用預測在生鮮上失敗了二十年，因為生鮮品會打破其模型；為垂直領域打造，門市員工才會真正採用建議。

截至 2026 年 6 月，Freshflow 正運用其 1,000 萬美元 A 輪，將 AI 從蔬果擴展至肉品、烘焙與店內生產，目標在 2026 年第四季前完成，並向上游推進至倉庫與配送中心，同時在柏林與巴黎招聘 30 人以上。該公司服務德國與法國九家雜貨零售商，計畫自 2027 年起進一步拓展歐洲市場。其數字——減少最多 30% 損耗、提升 2–4% 營收、93% 員工採納率——為公司自行報告，未揭露營收；門市層級的訂貨工具能否成為歐洲生鮮供應鏈的控制系統，仍未被證實。