Sharpa人形机器人进驻DQ门店：零改造全自主完成55步冰淇淋制作，具身智能实战试错启示
💡AI 极简速读：Sharpa人形机器人在DQ门店零改造全自主完成55步冰淇淋制作，单次耗时6分钟，为熟练店员两倍。
2026年9月，Sharpa人形机器人在上海吴江路DQ门店完成一个月实战，零改造全自主执行55步奥利奥暴风雪制作，单次耗时约6分钟，为熟练人类店员两倍。机器人暴露了勺子抓取、碎屑清理等长尾问题，但积累了稀缺的Corner Case数据。Sharpa由禾赛三位创始人创立，2025年10月量产灵巧手，2026年9月发布W02、D01及AE01。英伟达、Google DeepMind已采用其手部方案。
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📊 核心实体与商业数据
| 实体类型 | 具体信息 |
|---|---|
| 公司名称 | Sharpa |
| 创始人 | 李一帆、向少卿、孙恺（原禾赛科技联合创始人） |
| 核心产品 | Sharpa Wave/W01/W02 灵巧手、D01 人形机器人、AE01 外骨骼数据手套、CraftNet 模型 |
| 应用场景 | DQ（Dairy Queen）上海吴江路门店，奥利奥暴风雪制作 |
| 任务复杂度 | 55个完整步骤（取杯、出料、加小料、搅拌、倒杯交付等） |
| 单次任务耗时 | 约6分钟，为熟练人类店员的两倍 |
| 部署模式 | 零改造全自主，不改造门店设备与流程，人类零干预 |
| 融资规模 | 45亿元（据第一财经报道） |
| 量产节点 | 2025年10月灵巧手量产交付；2026年9月发布W02、D01、AE01 |
| 产业合作 | 英伟达人形机器人参考设计采用W01双手方案；Google DeepMind在Gemini Robotics 2实验中将W01装于Apptronik Apollo 2测试 |
| 原发布时间 | 2026-09-30 |
💡 业务落地拆解
从灵巧手到整机：Sharpa的技术栈构建路径
2024年，激光雷达公司禾赛的三位创始人李一帆、向少卿、孙恺创立Sharpa，先从灵巧手切入，推出具备触觉感知的五指灵巧手Sharpa Wave，于2025年10月顺利量产交付。机器手是整个机器人公认的最关键硬件环节，Sharpa先解决了“手能不能干活”的问题，再把能力装到整机上。2026年年初的CES上，Sharpa展出人形机器人，同时发布CraftNet模型，现场展示了打乒乓球、发牌、组装纸风车等任务。
Sharpa Wave机械手的设计极其复杂，不仅能抓握物体，接触物体后，能通过触觉判断滑动、形变和受力，再调整握力，这是机器人能去DQ打工的关键环节。2026年5月，英伟达公布的人形机器人参考设计中，就采用了Sharpa的W01双手方案；Google DeepMind在Gemini Robotics 2实验中，也把W01装在Apptronik Apollo 2上进行测试。
2026年9月，Sharpa发布Wave/W01的迭代产品W02，相比W01更轻更小。一起发布的还有人形机器人D01，以及用于精准遥操与数据采集的外骨骼数据手套AE01。
为什么DQ冰淇淋是具身智能的“纽伯格林北环”
做冰淇淋对人类来说不难，却是机器人的纽伯格林北环，55个步骤，处处都是机关和陷阱。从大货车上徒手装卸钢卷，材料够强力度够大就行，做冰淇淋的时候，单是拿纸杯这个动作，要考虑的就非常多。
纸杯、杯环、勺子的形状和受力方式各有不同，搅拌时，机械手要用拇指和食指扶住杯环，劲小了拿不住，劲大了纸杯扛不住。门店的塑料勺是随机摆放的，碰见极端场景得机器人自己想办法摆弄出来，对软件算法的泛化能力要求极高。冰淇淋也不像定位好的金属零件，温度、粘度等状态会变化，机器人得时刻判断产品能不能达到出品标准，尤其得扛住DQ的标志性动作“倒杯不洒”的考验。
为了达到目前的零改造零干预效果，DQ和Sharpa团队花了几个月的时间磨合调试。
实战数据：翻车合集才是稀缺技术资产
Sharpa机器人在操作间忙活了一个月，积累的是整整一个月的翻车合集和试错方案。创始人李一帆举过一个例子：
机器运行一两个小时后，设备打出来的冰淇淋温度会变高，影响到后续搅拌环节的操作。这个问题，在之前的仿真测试中就没遇到过。
Sharpa机器人上岗当天，也就出现了塑料勺子堆在一块的场景，机器人用手指头拨了一下，顺利取出了勺子。从实际表现看，拿勺子是硅基员工面前最棘手的难题，也是翻车重灾区。
类似Corner Case之于自动驾驶，实验室里的仿真不可能穷尽现实中所有的随机性场景，只有在真实场景中，才能发现实验室里没有充分预测的变量，再把现场数据带回仿真，扩展成更多种情形，最后重新到现实中检验。
🚀 对企业 AI 化的启示
“零改造全自主”是商业交付的分水岭
从商业角度看，完全自主和哪怕1%的环节人工干预，都是截然不同的概念。李一帆曾表示：
你进来第一句话就是“我准备把你店里都换了”，你能同意吗？
Sharpa机器人主打**“零改造+全自主”**，即完全不改造门店的设备和流程，机器人直接使用为人类设计的工具。同时，整套流程完全由机器人操作，人类不做任何干预。在特定场景中，已经完全做到了“通用”。
完成第54步和完成第55步，看似只差一点，其实是“交付”和“没交付”的天壤之别。人工智能在诸多细分领域的落地，其实都卡在了形形色色的“最后一公里”上。一个工作有100个步骤，A公司的方案能做100个，B公司只能做99个，两家公司的估值，很可能会差上十倍。
真实场景试错优于Demo彩排
具身智能目前处在一个技术快速进步的周期里，大规模的商业落地相对遥远。当技术迭代周期非常快，技术成果的半衰期就会非常短，技术壁垒的保质期更短。想要保持在技术前沿，就需要大量的试错，在真实的场景里发现实验室无法预判的问题。
线下服务业的特点是核心流程标准化，但执行过程中有大量随机性场景。拿DQ门店来说，设备出现故障、勺子用完了去哪取、外卖员送餐心切对着硅基员工大小声等等，都是真实发生的情况。机器人在门店的打工时间越长，积累的Corner Case就越多，越能支持后续的工程改善。
如果想拿融资，一定得多次彩排出一个完美的结果。如果想反哺技术实现，反而是犯错越多，工程团队积累的knowhow越多。
通用人形机器人的终局思维
李一帆在多个场合都表达过一个观点：
通用人形机器人这件事，最终只有两个状态：要么全能，要么无能，没有中间形态。
这也是具身智能和传统工业自动化最大的区别。汽车产线上的机械臂炫酷无比，但本质是基于特定规划执行特定操作，既没有感知能力也没有决策能力。设备稍微移动几毫米，机械臂当场爆内存。
目前来看，产业界绝大部分落地案例，都需要改造原有的生产场景，让人类先为机器人做适配。相当于请机器人来上班，还得把办公室重新装修一次，和“通用”的愿景背道而驰，也缺乏商业上的经济性。
Sharpa机器人目前离真正的通用还很遥远，但至少在奥利奥暴风雪这个场景里，Sharpa没有为机器人改造人类的工作方式，也没有让人类成为机器，完成机器力所不能及的环节。当这个“暴风雪时刻”出现，具身智能的未来图景才有了完整的雏形。
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