



随着一家门店的开业,在具身智能领域,一直低调神秘的Sharpa,终于主动揭开了面纱。一个月前,Sharpa与DQ联合打造全球首家“零改造、全自主、全年无休”机器人暴风雪餐厅在上海吴江路正式开业。同期,Sharpa第一次披露了融资信息:这家由禾赛科技的创始团队李一帆、向少卿、孙恺等在上市公司主体之外创办的独立机器人公司,目前已获超过45亿元融资,投资方包括阿里巴巴、美团、腾讯、京东等产业资本和红杉中国、启明创投、美团龙珠等投资机构,投后估值220亿元(超30亿美元)。
从具身行业来看,30亿美元未必是最高估值;Sharpa累计融资规模也未必是最多的。但它可能在这一轮机器人创业潮创造了一条陡峭的估值曲线,以及拿到了完整的头部资本阵容。
在公司正式披露融资之前,Sharpa已经在业内被广泛讨论。例如,“把一只灵巧手卖到5万美元,而且一手难求”,甚至Sharpa长得太快,一度“刺激”一些车企掌舵人对机器人布局的判断。
不过,与理想、小米、小鹏等大部分计划先让机器人上产线的车企不一样,Sharpa的带队人李一帆,打算设计一条新的商业路径。

Sharpa与DQ联合打造的机器人暴风雪餐厅

做供应商做到世界前列,然后呢?
成为一家优秀甚至头部的供应商,就足够了吗?
十多年前,李一帆和向少卿、孙恺一起创办禾赛科技,走过了一段完整的硬件创业历程:做芯片、光学、精密机电,自建工厂,招最顶尖的人,投入大量研发,做深度集成,把市占率做到了世界第一,也把最初一颗卖到几十万元的激光雷达,降价至今天的2000-3000元。
但也是这段经历,让他们思考起了一个新问题:你已经把市占率和产品做到天花板了,营收也做越大,那下一步呢?
“有一类公司,是能够做出强附加值公司的。比如苹果。”
李一帆聊起了苹果。苹果的价值不只来自硬件毛利。它自己定义产品,有用户,有生态,有数据;产品卖出去以后,用户、数据和生态还能继续强化产品。降本很重要,却不再是商业体系唯一的核心指标。
寻找新的商业机会与机器人浪潮不谋而合。作为激光雷达头部供应商,禾赛很早就能接触全球机器人公司,也比大多数创业者更早看到这一轮Physical AI需求真正开始启动。
“我们的客户就是那个科技大厂,他们要做机器人,都会叫我们过去交流下。”
而机器人也天然符合其兴趣的方向。李一帆本身在清华参加过机器人设计大赛,从小写代码,同时喜欢机械设计。
李一帆的判断是,Physical AI今天真正的瓶颈还远没有单纯收敛到“大模型”。
数字AI已经拥有相对成熟的数据、算力和基础设施,所以模型训练方法可以成为主要矛盾;机器人不是这样:数据不好、触觉不成熟、执行末端不成熟、硬件体系同样不成熟。
“现在的基础设施还很不成熟,根本轮不到拼模型。在没有数据的情况下,拼模型为时尚早。”
而这些问题,恰恰撞在了这支团队过去十几年所打磨的能力上:传感器、光学、机电、工程、集成化等。

第一只手,
把估值从1.8亿美元推到30亿
在李一帆的逻辑里,如果机器人最终一定要软硬一体,那么最开始没必要什么都做,只需要找到硬件中两个特征同时成立的东西:
足够重要,而且足够难。
手几乎是天然答案。
它既是机器人完成物理世界操作的最终执行器,也是视觉之外触觉数据最密集的入口。更现实的是,当时行业里的灵巧手普遍还不够好。
2025年,第一代灵巧手Sharpa Wave在ICRA 2025(国际机器人与自动化大会)上亮相,那是第一次有人在人手大小的机械手上实现了22个主动自由度,开创性的指尖视触觉让行业纷纷侧目。
随后的IROS 2025,Sharpa现场展示了娴熟的发牌动作,把一张薄而光滑的扑克牌从牌堆里分开、拿起,再递给另一个人,对人类来说几乎不需要思考;机器人却必须同时协调多个自由度、接触力、位置和响应速度。

2026年CES现场,Sharpa再次展示了发牌能力,这次是全自主完成。
彼时即便主要通过遥操作实现,依然很少有灵巧手能够稳定完成。
一位同行告诉36氪:“他们(Sharpa)的样机出来的时候确实是很不错。”在当时,“拿牌给人发牌,还没有几家能做到”。
这位同行虽然并不认同Sharpa对所有技术路线的判断,却同样认可其产品地位。
在他看来,全球直驱灵巧手真正做到头部的公司很少,Sharpa是其中之一。难点并不是把自由度做高,而是自由度提高以后,依然能把体积、系统集成和操作能力压进接近人手的尺度,“Sharpa可能从禾赛继承了不少技术能力”。
一位与Sharpa同时起步的灵巧手公司向36氪分析,禾赛能够直接迁移到Sharpa的能力很多,包括精密制造、集成化、机电和传感器等。尤其Sharpa将视触觉传感器做到非常小,“反倒是其他那些融了很多钱、专门做传感器的,都没它做得好”。
在灵巧手这条关键支线上,李一帆给团队下的要求非常极致:“在手上,我们永远要做全球一哥。”
当市场青睐更极致的产品时,Sharpa对灵巧手这个核心零部件的性能追求也必须是极致的。
这款灵巧手产品加上三个清华系的创始成员,以及一个上市公司的成绩背书,很快将Sharpa送上融资火箭。红杉、启明、光合、美团、阿里、腾讯等头部机构和产业资本纷纷下注,一路将Sharpa推高至30亿美元。
但手只是Sharpa必须拿下的第一块拼图,李一帆划定的终点是整机、AI和家庭机器人。
“Sharpa的梦想不是成为灵巧手界的禾赛。”
虽然Sharpa Wave一问世,手就成为了外界最看好Sharpa的标签,然而据一位同行回忆,他很早看Sharpa的招聘方向,就判断出李一帆并不准备做零部件公司。
因为如果只是卖手,没有必要如此重视上层控制算法。
“这意味着什么?就是说他(李一帆)就是要做苹果,或者说做特斯拉,而不是做博世。”

抢占机器人的技术标准
Sharpa的计划是让自家机器人死磕一系列复杂场景下的交付能力,例如制作冰淇淋、做汉堡,乃至未来进入家庭。
8月底,一台Sharpa机器人已经进入上海吴江路的DQ门店,独立制作“暴风雪”冰淇淋。
这件事值得注意的地方不是机器人会挤冰淇淋、拿勺子或者刮杯壁,而是另外两个细节:
店里的工具和制作流程没有因为机器人改造;机器人必须把人的工作完整做完。

李一帆把前者看得极重。
机器人进入的是一间原本为人类设计的门店,继续使用人类的厨具、工具、配方和流程。
因为在他看来,如果机器人每进入一个行业,就需要把货架换掉、工具换掉、配方修改,甚至重新装修空间,那么这根本不是通用机器人,只是传统自动化换了一层皮。
“我完全以人的方式去干,我在这个店干明白,我直接把这些机器人派下一个店,肯定能干明白。”
否则机器人公司最后会变成一家“改店公司”:进入一家店,先讨论环境需要怎么迁就机器人,再进入下一家重新来一次,规模化几乎无从谈起。
第二条原则更加苛刻:
99%等于没有完成。
李一帆曾用酒店机器人举例。
如果一个机器人能够完成“乘电梯、找到房间,把牙刷送给客人”的大部分任务,却需要人先把物品放到机器人身上,那么它实际上没有替代任何一个岗位。“尤其是半夜客人要东西,既然放东西的人已经醒了,为什么不自己走三分钟送上去?”
“很多技术,我看过机器人落地,都是在99%卡死的。”
商业世界购买的不是某一项机器人技能,而是一份完整劳动。如果剩下1%的长尾任务仍然必须保留一个人,机器人创造的经济价值就会骤然下降。所以Sharpa给自己画出了三条规则:
不改造环境;100%完成闭环;选择真正复杂、有价值的工作。
李一帆对第三条规则的解释是,人的价值来自混合任务。
一个店员可能一天同时要接单、取物、清洁、操作设备、处理异常。那些可以无限拆分、重复性极强的工作,传统自动化设备早已经能够解决。
人形机器人真正需要突破的,恰恰是足够复杂、足够长尾、需要通用操作能力的工作。“这个行业大量Demo是在递一瓶水、叠一块毛巾,但现实中没有“全职递水员”,也几乎没有一个人的工作只是全天叠毛巾。”他说。
除了技术标准,李一帆也设想了产品形态的标准,起码对于Sharpa,他的计划是尽量保持机器人本体标准化。
“如果一家公司用一个机器人覆盖10个场景,另一家公司需要设计10种机器人才能进入10个场景,两者展现出来的其实是完全不同的泛化能力。”
而一个本体意味着统一的硬件、统一的数据、统一的模型和统一的量产体系,这是自动驾驶典型的数据飞轮。
短期,Sharpa仍然会做B端。
它卖手、整机、数采系统,已经获得了谷歌、英伟达这类头部AI客户。李一帆称之为“高质量收入”:不仅是客户质量和毛利率高,更重要的是,这些最前沿的客户会迫使Sharpa不断理解Physical AI真正需要怎样的硬件、数据和操作能力。
它也向C端市场发出了第一次试探,在上海LV大船对面,Sharpa已经进入餐饮这一真实服务行业,让同一套机器人不断完成完整劳动。
而在匹兹堡的IROS现场,它一口气带来了三件全自研新品——一款为灵巧操作而生的触觉感知机器人、二代全触觉灵巧手、外骨骼数据手套。这是一套面向灵巧操作的完整硬件闭环,它们将进一步打开机器人与真实世界交互的更多可能。

大约到2028年,Sharpa才会走到李一帆真正想去的地方——家庭。
他希望到那时的Sharpa是一家拥有品牌、AI和硬件能力,同时拥有生态、数据壁垒与用户飞轮的公司。
从一只灵巧手,到一个DQ门店,再到真正能够跨行业完成完整劳动,最后进入家庭——这条路可能远比预期漫长。
正如李一帆自己向36氪所感慨,今天具身智能行业,大部分公司几乎都融到了足够多的资金,“账上都有多年花不完的钱,下一步就看谁能真正打穿落地场景了。”



