对话Sharpa联创李一帆：机器人从Demo到落地，要跨过一道“斩杀线”

界面新闻记者 | 徐美慧
界面新闻编辑 | 文姝琪

8月28日，AI机器人公司Sharpa对外披露，公司累计融资已超过45亿元人民币，投资方包括阿里巴巴、美团、腾讯、京东、传音等产业资本，以及红杉中国、启明创投、美团龙珠、光合创投等机构。

同一天，Sharpa与DQ合作的机器人餐厅在上海亮相。按照Sharpa的说法，该项目采用“零改造、全自主、全年无休”的模式，机器人将在正常营业的门店内完成暴风雪冰淇淋的制作流程。

Sharpa联合创始人李一帆在接受界面新闻等媒体采访时表示，机器人从Demo走向商业化，关键不是把某个动作做出来，而是能不能“把一个场景做穿”。系统要完整跑通，客户愿意持续使用，并且有进一步上量、降本的可能。

他把这个最低门槛称为“斩杀线”。

在李一帆看来，Demo做到70分、80分还是90分，都可以展示技术进展。但进入真实场景后，判断标准变了。只有整套系统的效率、可靠性等达到客户愿意持续使用的水平，场景才算真正跑通。没有跨过这条线，单项能力做得再好，也很难复制和规模化。

具体到这次的场景落地，门店原有的厨房设备、原料、工具和操作流程没有因为机器人重新设计，机器人需要独立完成一杯奥利奥暴风雪从取杯、加料、搅拌到交付的55个步骤。界面新闻记者现场估算，完成一杯大约需要6分钟，熟练店员通常需要两三分钟。

这也暴露出机器人商业化目前最现实的问题：机器人能做，但距离效率和成本真正达到商业使用要求，还有距离。

图片来源：Sharpa

当被问及单店投资回报时，李一帆向界面新闻记者表示，目前这一台设备还谈不上盈利。相比眼下的回报，他更关注几个长期变量能不能继续改善，包括速度、设备使用周期和硬件成本。

Sharpa成立于2024年底，由激光雷达供应商禾赛科技CEO李一帆、联合创始人兼CTO向少卿、首席科学家孙恺共同创立，主要开发通用机器人及核心部件。Sharpa与禾赛独立运营，不存在股权从属或业务管控关系。

其首款产品是22个主动自由度的触觉灵巧手SharpaWave，已于2025年10月量产。目前Sharpa的产品还包括轮式全身人形机器人North，以及面向灵巧操作的AI模型CraftNet。

相比产品和技术展示，李一帆接受界面新闻等媒体采访时，谈得更多的还是机器人真正进入场景之后会遇到什么问题。

在他看来，Demo和真实场景最大的区别，是后者不能只完成大部分工作。比如这次做冰淇淋的流程有55步，如果机器人长期只能完成54步，最后一步仍需要人工处理，人就很难真正从这个岗位上撤下来。对企业来说，这种部署的价值也会大打折扣。

这也是Sharpa坚持不改环境，让机器人适应真实场景的原因。

李一帆认为，如果机器人必须依靠改造门店、定制工具才能工作，本质上更接近传统自动化，换一家门店、换一个行业，就得重新适配一遍。通用机器人真正要解决的，是进入原本为人设计的环境后，仍然能够完成工作。

不过，选择这条路，也意味着现阶段很难同时兼顾速度。李一帆向界面新闻记者表示，机器人动作速度和可靠性之间存在直接权衡，同样的流程可以进一步压缩时间，但出错概率也会随之提高。因此Sharpa目前选择先保证稳定，再通过训练和工程优化提速。

如果机器人要从一家门店走向更大规模的部署，价格和长期可靠性同样需要解决。李一帆称，目前整套设备的标价仍在几十万元，其长期目标是把价格降到10万元人民币量级。在可靠性方面，他认为机器人最终应该达到接近汽车产品的水平。

另一个绕不开的问题是数据。李一帆认为，相比单纯建立数据农场，或者通过第一视角视频记录人类动作，真实运营产生的数据更有价值。

在他看来，第一视角视频能够记录人的动作，但很难获得操作过程中的发力、触觉等信息，而机器人在真实工作中产生的失败数据，同样是模型训练的重要来源。

真实场景还会出现大量仿真阶段难以预设的变量。李一帆举例称，冰淇淋机开机后的不同温度状态，会改变原料的黏性，进而影响机器人的抓取和搅拌。这类问题往往要到实际运行中才能暴露，再通过补充不同状态下的训练数据来解决。

图片来源：Sharpa

对于场景方愿不愿开放数据这一问题，李一帆认为顺序应该反过来：机器人公司首先要证明自己的产品对场景有用，之后才有可能在不影响对方商业利益和隐私的前提下获得数据。如果产品本身没有解决问题，却先要求场景方提供数据，合作很难成立。

这也影响了Sharpa对应用场景的判断。李一帆表示，相比讲解、表演等展示型应用，他更关注机器人能否真正承担人的工作。

在他看来，工厂的价值很大，但难度也更高。能够高度重复的工作大多已经交给传统自动化设备，剩下的往往是复杂、非重复的任务。人形机器人想进入这些岗位，不仅要“会做”，还要同时满足节拍、可靠性和成本要求。

从这个角度看，这家DQ门店更像是一次长期的商业验证，而不是机器人已经跑通商业化的证明。

机器人能不能从一次Demo变成可复制的产品，最终还是要看它能否在真实营业环境中长期稳定工作，减少人工介入，并把效率和成本做到客户能够接受。只有这样，一次场景验证才有可能复制到更多门店。这也是李一帆所说的跨过场景“斩杀线”。