DQ上海吴江路店：机器人制作暴风雪冰淇淋的革命性突破
2026年8月，在上海吴江路DQ门店的透明玻璃工作间内，一台双臂机器人正在精准执行着制作暴风雪冰淇淋的每一个步骤。从消毒柜中取出金属杯圈，从纸杯堆中准确抽取一只，在冰淇淋机下接取奶浆，舀取三勺奥利奥饼干碎，高速搅拌后完成标志性的"倒杯不洒"动作——这个始于1940年的品牌传统质量检验，如今由机器人完美承接。百收网（发布）
超越简单搬运的真正自动化
机器人制作冰淇淋并非全新概念，此前已有众多机器人制作咖啡和冰淇淋的展示。但大多数仅停留在简单"搬运"层面：取容器、接饮料、递送给顾客。这种基础自动化依靠机械臂即可实现，与人工智能关联甚微。
而在这家机器人暴风雪餐厅，无论是行业专家还是普通顾客，都能感受到截然不同的震撼。消费者惊叹于制作流程的复杂性和机器人动作的流畅度——翻腕推门、刮净杯口等细节动作甚至让人产生一瞬间的恍惚，难以分辨操作者是人还是机器。
技术突破：55步长程任务规划的完美实现
对行业从业者而言，这个解决方案展现出的技术实力更加令人惊叹：55步的长程任务规划能力、精密的触觉和力控算法、90%的成功率、软硬一体架构以及真正的零场景改造泛化能力。这已不是展会demo，而是真正可交付的真实场景解决方案。
完成这一突破的并非知名具身智能公司，而是一家在公关传播上极为克制的神秘企业——Sharpa。该公司成立于2024年底，三位联合创始人李一帆、向少卿、孙恺同时也是激光雷达公司禾赛科技的创始人。
Sharpa：低调的技术领军者
2026年1月，当媒体首次披露这层关系时，行业才意识到，那只在demo中剥鸡蛋壳的灵巧手背后，是一家估值已超百亿的公司。Sharpa在机器人圈内迅速建立起近乎口耳相传的声望：全球多家头部机器人公司的视频demo中，来自中国的银色灵巧手成为默认最优操作终端；想购买Sharpa Wave的人被告知"没有库存"，只能相互租借；英伟达、谷歌、MIT、斯坦福的机器人实验室都能见到其身影。
我们从公司方面获悉，Sharpa已完成超45亿人民币融资，估值超200亿人民币。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、九坤创投等投资机构。
选择最固执场景的深层逻辑
这家刻意隐身的机器人公司，选择的第一个公开落地场景却是一个极具破圈潜力的零售场景。选择逻辑并非基于落地难易程度，而是从终局倒推而来。
"终局一定是家庭，但进入家庭需要足够多的数据，所以我们找场景的第一标准就是跟家庭操作最接近的真实场景。"李一帆表示。与家庭直接相关的服务业很接近，餐饮、酒店、零售等场景既需要复杂灵巧操作，操作内容又与家庭高度重叠。
选择与以固执和流程严格著称的DQ合作，除了考虑品牌影响力和未来品类扩展优势，更像是Sharpa给自己强行上的难度。DQ的所有设备和物料必须全部从美国进口，连勺子颜色都不允许调整，这种固执给机器人进驻提出了更高要求。
零场景改造的技术坚持
具身行业大部分公司的demo先给环境做减法：操作对象贴标签、固定位置、固定形状；环境本身布置定位点、贴反光点、调整货架位置、调节灯光亮度。在李一帆看来，这种为机器人定制工作环境的行为如同"造电话亭"，失去了追求具身通用和泛化的意义。
"如果因为能力不足需要改造现有环境、工具和工作方法，这本身是在走捷径，是为了落地而落地，也是对泛化能力的一种阉割和妥协。"
在落地场景打磨上，李一帆还有一条苛刻标准：场景里人能干的所有事，机器人都得能干。"制作一杯暴风雪有55步，就算能干54步也没有意义。剩下那一步最终还是得人来干，我们并没有节省人力，而只是给机器人创造了一个就业岗位。"
建立行业评判标准的重要性
Sharpa的这次动作将机器人商业化验收标准从"完成任务"真正拔高到"提供完整生产力"，可谓机器人行业的"暴风雪时刻"。对李一帆而言，暴风雪餐厅不仅是一门生意，更是建立行业"共识"的机会。
机器人行业似乎有太多方法论上的共识，但极度缺乏评判标准。"一个行业有明确的排名标准非常必要。因为排好队之后，大家才知道哪些事情是真正有价值的，也才能明白资源该往哪投。"
禾赛所处的激光雷达行业同样经历过从非共识到共识的收敛过程。2016年前后技术路线发散，每家都在讲自己技术路径的优越性。直到2018年，市场超一半声音开始认同禾赛行业第一的位置，到2019年共识更加确定。
"明确的行业评判标准需要头部公司跑出能够服众的成绩，这也是行业头部公司的责任。而现在的具身智能行业还没出现这种收敛，没有敢说我给行业打个样。"
全栈技术实力的完整展现
外界对Sharpa的认知大多停留在那只"手"。Wave灵巧手有22个主动自由度、1:1人手尺寸，指尖搭载1000多个触感单元。但在Sharpa的真实版图中，灵巧手只是入口，公司同样在大脑、本体、数据上进行了全栈布局。
从暴风雪餐厅案例中，可以清晰感受到其在AI全栈能力上的领先实力：55步强关联任务考核长程任务规划能力；触觉参与98%步骤考核精密触觉感知和力控能力；连续三勺奥利奥考核全模态世界模型加分
