文｜新10億商業參考

8 月底，上海吳江路的 DQ 門店成了商圈新地標。不是因為出了爆款新品，而是因為店裏來了位特殊的 「員工」—— 名叫 「小沙」 的機器人，全程自主製作暴風雪冰淇淋。從取杯、套金屬環、接奶漿、撒配料到攪拌、刮杯壁、倒置交付，整整 55 個標準化步驟一氣呵成，精準復刻了 DQ 「倒杯不灑」 的經典工藝。

不少人看完現場視頻的第一反應是：做一杯要 6 分鐘，比熟練店員慢一倍，這效率也好意思拿出來營業？ 但很少有人知道，這台慢吞吞的機器人背後，是一家成立不到兩年、估值卻高達 220 億元的機器人獨角獸 Sharpa。就在門店開業的同一天，公司宣佈累計完成超 45 億元孖展，阿里巴巴、騰訊、美團、京東四大互聯網巨頭集體入局，紅杉中國、啓明創投等頭部機構悉數跟投。 一杯慢半拍的冰淇淋，為什麼能撬動百億級估值？資本扎堆砸錢，到底在賭什麼？

一、220 億估值的底氣：不是故事，是實打實的硬實力

很多人說這又是資本吹出來的泡沫，產品都沒做明白就敢估 220 億。但拆解下來就會發現，這筆估值的每一分錢，都有實實在在的支撐。

最值錢的，是 「已經贏過一次」 的團隊

Sharpa 的三位聯合創始人 —— 李一帆、向少卿、孫愷，正是禾賽科技的核心創始班底。 2013 年，三人在硅谷相識，從一間小辦公室起步創辦禾賽科技，一路把公司從實驗室項目做到納斯達克 + 港股雙重上市，坐穩全球車載激光雷達市佔率第一的位置。截至 2024 年，禾賽在中國激光雷達市場份額達 35%，全球市場份額高達 37%，是當之無愧的行業龍頭。

三人的履歷也堪稱硬核：李一帆是清華大學本科、伊利諾伊大學機器人博士，在機器人與運動控制領域擁有 100 餘項專利；向少卿以清華精密儀器系第一名畢業，是斯坦福大學電子與機械雙碩士，曾在蘋果擔任 iPhone 硬件系統集成工程師；孫愷是上海交大本科、斯坦福大學機械工程博士，在傳感器與精密測量領域深耕多年。

對資本而言，投創業本質上是投人。「已經證明過能把一件事做成的人，再做成一件事的概率遠高於新手」—— 這是一級市場心照不宣的邏輯。三位創始人已經在激光雷達賽道跑通過一次從 0 到上市的完整周期，懂技術、懂工程、懂量產、懂商業化，這比任何精美的商業計劃書都有說服力。

全球頂級供應鏈的技術通行證

別嫌這隻機器人手慢，它可不是實驗室裏的演示品，而是拿到了全球最嚴苛的技術認證。 Sharpa 的核心產品是 Sharpa Wave 靈巧手，擁有 22 個主動自由度，指尖內置超 1000 個觸覺感知單元，靈敏度可達 0.02 牛 —— 能感知到一顆雞蛋的細微形變，自動調整握力避免捏碎，也能檢測到光滑物體的打滑趨勢並立刻加固。耐用性上，它通過了 250 萬次按壓測試和 4000 米摩擦驗證，足以應對工業級高強度使用。

這份技術實力，得到了全球頂級科技公司的集體認可。2026 年英偉達 GTC 大會上，英偉達發布 Isaac GR00T 人形機器人蔘考平台，直接將 Sharpa Wave 選為官方標配靈巧手；同年 7 月，谷歌 DeepMind 發布新一代機器人模型 Gemini Robotics 2，測試用的硬件正是搭載了 Sharpa Wave 的 Apollo 2 機器人，順利完成了系垃圾袋、拆燈泡、密封包裝袋等高難度精細操作。

能同時打進英偉達和谷歌的全球供應鏈，相當於拿到了具身智能行業的 「技術通行證」。全球最頂尖的 AI 公司都願意用你的硬件做研發，這份技術含金量，遠高於絕大多數只會拍宣傳片的同行。

商業化跑贏了 99% 的同行

最容易被忽略，但也最關鍵的一點是：Sharpa 已經把機器人放進了真實的商業場景裏，而且是 「零改造」 落地。 什麼叫零改造？就是不用改櫃台、不用換設備、不用專門定製工具，機器人直接在人類正常工作的環境裏，用人類用的設備幹活。DQ 門店裏的冰淇淋機、料缸、紙杯、勺子，全都是品牌全球統一的標準設備，機器人直接上手操作，全程沒有為它做任何定製化改動。

別小看這一步。在此之前，絕大多數機器人的演示都在實驗室或展台上，地面平整、光線均勻、位置固定，一到真實場景就 「水土不服」。而真實門店裏有顧客走動、有訂單波動、有設備誤差，對機器人的環境適應能力、容錯能力、連續工作穩定性要求完全不在一個量級。

別人還在展台上擺動作、拍 Demo，Sharpa 已經在真實門店裏接真實訂單、服務真實顧客，每天運營 12 小時，全年無休。這一步跨出去，就把 99% 還在講故事的同行甩在了身後。

二、資本集體下注，賭的是 AI 走進物理世界

四大互聯網巨頭同時投一家初創公司，這在一級市場並不常見。阿里有電商、美團有本地生活、騰訊有生態、京東有物流，看似競爭的平台，卻在同一件事上達成了共識：具身智能，是 AI 的下一個主戰場。

從數字 AI 到物理 AI，下一個十年的大趨勢

過去十年，是數字 AI 的黃金十年。AI 在螢幕裏進化 —— 聊天、寫文案、做設計、刷視頻、推推薦，所有的應用都發生在手機和電腦的數字世界裏。 但數字世界的紅利正在逐漸見頂。大模型的能力迭代邊際效益遞減，應用場景的天花板越來越清晰。所有人都在尋找下一個增量，答案指向了物理世界：讓 AI 走出螢幕，走進餐廳、工廠、倉庫、物流站，走進我們生活的真實場景，用機械手、用腿、用身體去操作物理世界。

這就是 「具身智能」 的本質 ——AI 不再只是信息處理工具，而是能直接動手幹活的實體。根據行業測算，物理世界的經濟體量是數字世界的數十倍，一旦機器人能規模化替代重複性勞動，釋放的生產力將是空前的。 這也是為什麼資本瘋狂湧入這個賽道。數據顯示，僅 2026 年上半年，國內靈巧手賽道累計孖展金額就超過 80 億元，按年暴漲 1500%。從上游的零部件、中游的整機到下游的場景應用，整條產業鏈都在被資本快速填滿。

「零改造」 為什麼是關鍵一步？

很多人不理解，不就是做個冰淇淋嗎，值得這麼大驚小怪？ 真正的價值不在冰淇淋本身，而在 「零改造」 這三個字。 傳統工業機器人之所以只能在工廠裏用，就是因為它需要專屬的工作環境：要焊圍欄、要定工位、要改生產線，部署成本極高，換個場景就要重新調試。這導致機器人只能用在標準化極高的大規模產線上，很難滲透到分散的服務業、中小製造業裏。

而零改造的意義在於：機器人可以像人一樣，直接融入現有的基礎設施。不用換設備、不用改裝修、不用重新設計流程，只要能讓人幹活的地方，機器人就能上崗。 這意味着極低的複製成本和極快的擴張速度。今天能在 DQ 做冰淇淋，明天就能去別的奶茶店做奶茶、去便利店理貨、去倉庫分揀、去餐廳傳菜。每學會一個新場景，就能快速複製到成千上萬的門店裏，規模化落地的門檻被徹底拉低。

現在慢，不代表未來慢

回到最初的問題：6 分鐘做一杯，比人工慢，有什麼用？ 答案是：這只是它學會的第一份工作。 就像幾十年前的電腦，一開始只能做簡單的計算，速度還不如人算得快；就像十幾年前的 AI 圖像識別，準確率還不如人眼。但技術的迭代是指數級的，一旦跑通了從 0 到 1 的路徑，從 1 到 100 的速度會遠超所有人的想象。

今天它做一杯冰淇淋要 6 分鐘，明年可能就只要 3 分鐘，後年可能比人還快；今天它只會做冰淇淋，明年可能就會做漢堡、炸薯條、整理貨架。更重要的是，一個機器人學會的技能，可以瞬間同步給所有機器人 —— 這是人類永遠做不到的優勢。

對資本來說，現在的 220 億估值，賭的不是今天這一杯冰淇淋，而是未來機器人走進千萬個線下場景的可能性。過去十年，數字 AI 誕生了萬億級的公司；未來十年，物理 AI 的市場只會更大。 當很多人還在嘲笑機器人笨、慢、沒用的時候，資本已經悄悄佈局好了下一個時代的船票。等機器人真的把各行各業的活兒都學會了，再回頭看今天的 220 億，或許很多人只會覺得，當初真便宜。