北京
10月12日，在第26届中国国际工业博览会开幕式圆桌对谈环节，Sharpa联合创始人、禾赛科技联合创始人兼首席技术官向少卿表示，该公司下一步计划在餐饮、零售和宾馆三类商业场景中部署3万台机器人，具体时间并未明确表示。
Sharpa联合创始人、禾赛科技联合创始人兼首席技术官向少卿
机器人如何从展示走向实际应用，能够不间断地干活？向少卿强调了两个关键点：不需要专门改造工作环境，以及能够持续工作。
据他介绍，今年8月，Sharpa已与冰淇淋连锁品牌DQ（Dairy Queen）合作，在上海市吴江路一家DQ冰淇淋店进店“打工”，让机器人进入没有专门改造的真实门店环境中工作。
在他看来，泛化的基础是不改变机器人的工作环境，让机器人进入新环境后能够快速适应，直接在人工作的真实场景中干活。如果需要改造环境来适应机器人，这一点天然与泛化相矛盾。
持续工作则是机器人现阶段另一个需要跨越的门槛。向少卿表示，这看起来简单，实际操作并不容易，但后续无论是持续采集数据、改进AI模型，还是推动机器人自进化，都离不开这一步。
他同时强调，目前Sharpa只是迈出了很小的一步，在一个具体场景中验证机器人持续工作的能力，下一步还需要向更多场景拓展。
对于新场景中的部署，向少卿并未将目标设定为机器人进入后就能直接完成所有任务。他希望，熟悉场景运营、但未必熟悉AI技术的企业主，能够利用公司提供的工具，采集少量数据，帮助机器人适应具体工作。
在向少卿看来，人类操作数据、仿真数据和真机数据三者是层层递进的关系，构建了智能的种子，让机器人在仿真环境里学习更多的知识，之后在真实环境中再试错，再在试错的过程中改进自己的智能，三者共同支撑机器人能力的提升。随着人类操作数据积累到一定程度，后续新增数据可能更多来自仿真和真机交互。
机器人进入真实场景，也需要产业链上的数据协作。同场参与讨论的中国工程院院士、阿里云创始人王坚，向现场工业企业提出开放数据的倡议，希望工业数据能够像语言和代码一样，成为AI学习的重要资源。
王坚认为，互联网和开源社区让语言、代码资源得以汇集，而工业界的数据仍普遍“锁在每个人的抽屉里”。如何让这些数据支持人工智能发展，是工业企业与机器人企业需要共同面对的问题。
面对主持人关于是否需要工业数据的提问，宇树科技创始人王兴兴回应，AI需要各类数据，但不同企业也有保密要求。
澎湃科技注意到，现场海尔集团董事局主席、首席执行官周云杰在台下向主持人表达了愿意开放数据的意愿。主持人提出，可探索通过清洗、脱敏等方式向机器人企业提供数据，并建议双方进一步对接。具体开放范围、方式及合作安排，仍有待沟通。
Sharpa成立于2024年底，由激光雷达供应商禾赛科技三位联合创始人李一帆、向少卿和孙恺共同创立，主要研发通用机器人及核心部件。目前，其产品涵盖触觉灵巧手、机器人整机、数据采集设备及面向灵巧操作的AI模型。2026年8月28日，Sharpa宣布完成超45亿元人民币融资。另据IT桔子数据显示，Sharpa投后估值约为220亿元人民币。
澎湃新闻记者 喻琰
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