投后估值已超210亿人民币。

作者 | 许丽思

编辑 | 漠影

机器人前瞻8月28日报道，今天，Sharpa（大裂谷）宣布完成超45亿人民币融资。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、光合创投等投资机构。

据了解，该公司投后估值已超220亿人民币。

Sharpa称，本轮融资资金将用于加速核心技术研发、持续吸引与培养顶尖人才，推动通用机器人从技术验证走向真实世界。

Sharpa是一家专注于灵巧操作的AI机器人公司，于2024年创立，致力于打造面向真实世界的机器人大脑与全栈系统，为通用机器人走向实际应用构建核心能力底座。

该公司三位创始人李一帆、向少卿、孙恺，同时还是禾赛科技的联合创始人，Sharpa是他们的二次创业。

01.

禾赛创始团队二次创业，

以灵巧操作为核心

机器人要在真实环境中长时间稳定干活，首先需要解决与物理世界直接交互的操作难题，能像人手一样完成精细动作，在不断变化的环境中持续完成抓取、递送、装配、折叠等操作，并应对位置偏移、物料差异和随机干扰。

Sharpa的核心路径，正是围绕着灵巧操作展开。现有工具、设备和工作流程大多围绕人的双手设计，机器人若想直接进入工厂、门店、办公室和家庭，既要拥有接近人手的操作能力，也要在接触过程中感知力度、位置和物体状态，并根据变化实时纠错。

Sharpa打造了覆盖灵巧手、人形机器人平台、模型的产品布局：

• Sharpa Wave：这是一款1:1人手尺寸的灵巧手，拥有22个主动自由度，指尖搭载1000多个触感单元，面向精细操作提供高分辨率触觉感知；

• Sharpa North：这是一款拥有70自由度的全身人形机器人平台，用于把操作能力带入真实场景；

• CraftNet：面向精细操作的0/1/2分层式全模态操作基座模型，将推理、视觉与触觉信息纳入同一操作体系，瞄准精细交互中的“最后一毫米”。

Sharpa目前拥有200余名员工，研发人员占比约80%，团队成员来自全球头部AI公司、自动驾驶硬件公司和智能机器人公司。

Sharpa的三位创始人，李一帆是清华大学精密仪器与机械系本科，伊利诺伊大学香槟分校机器人博士，主攻机器人运动控制；

向少卿是清华大学精密仪器系本科，斯坦福大学机械工程博士、电子工程硕士，曾在苹果公司担任iPhone硬件系统集成工程师；

孙恺为上海交通大学热能与动力工程本科，斯坦福大学机械工程博士，还曾在斯坦福大学担任研究助理。

02.

和英伟达、宇树联手，还将落地

全球首个零改造、全自主、全年无休机器人餐厅

在今年6月的GTC台北，Sharpa 与 NVIDIA、Unitree 共同推出NVIDIA Isaac GR00T 人形机器人参考设计。

Sharpa Wave 作为其灵巧触觉操作能力的关键组成部分，与 NVIDIA Isaac GR00T 开发平台、Unitree 人形机器人本体结合，面向开发者提供更易于构建、微调和部署机器人技能的参考平台。

今年8月，Sharpa与DQ在上海打造了号称全球首个“零改造、全自主、全年无休”机器人餐厅。门店将保留DQ现有供应链、原料、设备和作业标准，不调整空间与流程，机器人直接进入原本为人设计的工作环境。

今天，机器人前瞻在现场体验了一下，可以看到机器人全自主完成⼀杯暴风雪冰淇淋 从点单、制作到交付的55步全流程复杂任务，细节还不少。

机器人需要从消毒盘中单独取出纸杯，拾取杯环并完成亚毫米级对齐，随后投放配料、在冰淇淋的强扰动下稳定搅拌，控制黏稠冰淇淋避免洒漏......整体还是挺流畅丝滑的，全程耗时大概6分30秒，效率大约是人工的50%。

李一帆在现场接受机器人前瞻等媒体采访时解释，暴风雪是DQ中较难制作的品类，里面添加的奥利奥碎块形状不规则，制作过程中不同设备的温度存在差异，冰淇淋的冷热变化会影响搅拌时的受力，以及机器人抓杯时的感受又增加了制作的不确定性。机器人最终还要完成“倒杯不洒”，对整个制作过程提出较高要求。

正式营业后，机器人还要应对连续客流、设备误差、物料变化和随机干扰。据了解，该餐厅全年无休，机器人每日营业12小时，店面配备了3台机器人，每天轮流上岗，在真实环境中长期重复工作。

李一帆还解释，他们没有把“制作暴风雪”训练成⼀条只能在单一门店运行的封闭程序，而是将任务拆解为开柜、 取物、单杯分离、推拉、对⻬、舀取、搅拌、倾倒和递送等可组合的操作模块。这些能力在其他餐饮品类中也会用到，希望通过复用模型和技能，减少进入下一场景时的开发工作。

另外，Sharpa的产品也已进入多所高校和科技公司的机器人研究场景，客户覆盖了麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、清华大学、北京大学、上海交通大学等全球顶尖高校。

据了解，未来，Sharpa还将推动机器人进入工厂、零售、酒店等更多真实环境，在不同任务与场景中验证通用灵巧操作能力的可泛化性与规模化价值。

03.

结语：机器人进入真实世界，

灵巧操作依旧是关键突破口

过去几年，机器人行业的竞争焦点基本集中在移动、感知与交互能力上。随着本体性能逐渐成熟，能否通过双手稳定完成复杂任务、复用人类工具、进入现有流程，开始成为机器人从会动迈向会干活的关键。

Sharpa从灵巧手、基座模型一路走到真实运营的餐厅，也折射出行业评价标准的变化。在真实场景应用过程中，它还能获得海量真实数据，不断反哺模型，加速机器人进化。

现实场景不会为机器人降低难度，真正的商业化订单，也只会流向真能像人一样干活的机器人。