做出两家200亿公司后，他带着Sharpa为机器人落地「重新开路」

激光雷达、暴风雪、机器人与苹果。

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

01. 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。

02. 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。”

03. 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。”