随着具身智能逐步从实验室走向真实商业场景，机器人产业的关注点也正从单点技术能力 ，延伸至本体
、核心零部件和场景落地的协同验证。9月28日
，在美国匹兹堡举行的2026年IEEE/RSJ智能机器人与系统世界 会议（IROS 2026）上，AI机器人公司Sharpa集中发布D01一体式触觉感知机器人、W02新一代全触觉灵巧手和AE01外骨骼触感数据手套 。

　　时间回拨至一个月前 ，Sharpa的机器人已经进入另一种更具体的应用场景
。在上海吴江路一家DQ Blizzard Burgers冰淇淋汉堡融合餐厅里
，一台通体银白的机器人站在操作台前。消费者下单后，它完成开柜门 、套杯圈
、接冰、撒料 、搅拌等55个连续步骤 ，将“倒杯不洒 ”的冰淇淋递到消费者手中 。

　　从新品发布到真实门店落地
，Sharpa正围绕灵巧操作扩展产品和应用边界
。与此同时，与其拥有共同创始人背景的禾赛科技也在机器人产业链上拓展业务。除机器人激光雷达外 ，禾赛已将业务延伸至机器人动力模组和空间智能平台Kosmo
，并向Sharpa供应动力模组 。

　　《中国经营报》记者了解到，Sharpa成立于2024年 ，由禾赛科技三位联合创始人李一帆
、向少卿、孙恺共同创立
。禾赛科技2025年年报显示，三人分别担任禾赛科技CEO 、CTO和首席科学家
，并自2026年1月起担任Sharpa Group董事。从公司主体看，Sharpa与禾赛并非同一家公司 ，禾赛“三剑客”剑指机器人业务 。

　　打通真实场景让机器人做冰淇淋

　　8月29日
，Sharpa与DQ合作的机器人餐厅在上海吴江路正式营业
。与展会或实验室中的演示不同，这台机器人被放进一家正常营业的餐饮门店：工作台
、冰淇淋机、纸杯 、勺子等设备和工具继续沿用门店原有配置 ，机器人需要按照既有流程
，为真实消费者制作并交付订单，并在每天 10:00至22:00的营业时间长期稳定运营 ，全年无休
，无需人工持续操控。

　　对机器人来说，在实验室中完成单项动作 ，与在营业门店内连续完成一整套作业并不是一回事 。Sharpa方面表示：“最难的并非孤立动作
，在长程任务中，任何微小偏差都可能影响后续流程。机器人需要在既有门店环境中 ，连续
、稳定地完成 55 道工序
。抽取柔软纸杯、从堆叠餐具中取勺 、舀取和倾倒等动作，均涉及物体形变、摩擦变化和精确力控。Sharpa 通过视觉感知
、触觉反馈、任务状态验证和自纠错机制形成闭环
，并利用持续积累的真实运行数据迭代模型 、控制系统与整机能力来帮助机器人稳定作业 。 ”

　　对于DQ项目的商业价值，Sharpa方面表示：“‘创造时间价值’并非简单替代某一个动作 ，而是让机器人承担完整
、重复且结构化的工作
，使员工能够将时间投入客户服务、门店运营及其他更需要人类判断的环节
。对门店而言，机器人的价值还体现在提供更加稳定 、灵活的生产能力。DQ项目采用门店原有设备
、工具、原料和操作流程 ，没有为机器人另行设计专用环境
，并直接服务真实订单和消费者 。其价值不以短期关注度衡量，而要通过长期运行稳定性 、人工介入频率
、运营效率和跨门店复制能力持续验证
。
”

　　谈及长期定位 ，Sharpa方面表示：“Sharpa 并不将核心零部件、机器人整机和场景落地视为彼此割裂的业务方向。公司的长期定位
，是围绕灵巧操作，构建从模型 、数据
、核心硬件到机器人本体的原生技术栈 ，最终推动通用机器人进入真实工作与家庭场景 。DQ 项目是验证和迭代这一技术体系的重要场景
。”

　　记者注意到
，今年5月31日，英伟达发布NVIDIA Isaac GR00T Reference Humanoid Robot。英伟达官方信息显示 ，该借鉴 设计集成了Unitree H2 Plus人形机器人、Sharpa Wave触觉五指灵巧手 、NVIDIA Jetson Thor机载计算平台以及Isaac GR00T软件和模型 。

　　对此，Sharpa方面表示：“进入全球主流通用机器人研发体系
，体现了我们的硬件产品在灵巧操作、触觉感知和系统适配等方面的能力，也为 Sharpa 在更高标准的模型与平台环境中持续验证和迭代产品提供了重要借鉴 
。Sharpa希望在通用机器人生态中扮演的并非单一部件供应商 ，而是以灵巧操作为核心
，连接模型
、数据、硬件 、机器人本体与真实应用场景的全栈技术伙伴，并通过开放合作推动通用机器人生态逐步成熟。 ”

　　在实际产品层面 ，Sharpa与禾赛之间还存在明确的供应关系 。禾赛公告显示
，3月25日，上海禾赛科技有限公司与Sharpa Group子公司上海大裂谷智能科技有限公司签署产品供应框架协议 ，向后者供应激光雷达
、机器人动力模组及相关制造和支持服务。

　　随着双方交易规模扩大
，截至6月30日，相关交易实际发生金额约4200万元
。禾赛随后将2026年度相关交易上限由1亿元调整至3亿元 ，并于8月28日获股东大会批准。

　　对于双方合作
，禾赛科技机器人感知业务VP刘兴伟表示：“Sharpa的灵巧手用的动力模组就是禾赛供的 。当前是手的关节，下面 也会有全身各种关节
。
”

　　盘古智库高级研究员江瀚告诉记者 ，Sharpa近来 的特点并不是单纯卖机器人，而是在验证一套可以复制的整体操作模式。“以DQ门店为例
，机器人能够完成冰淇淋制作，重点并不在于把动作做得多快 ，而在于能否形成一套完整、稳定的操作逻辑和运行体系 。”

　　“真实场景往往比实验室里的Demo更有价值
。冰淇淋制作看起来简单
，但实际过程中会遇到纸杯变形 、勺子摆放位置变化
、搅拌力度控制等很多不可控变量。因此，从某种意义上看 ，机器人在真实场景中的稳定性和可复制性
，已经成为当前商业化落地面临的重要考验 。未来还需要更多实际运营场景来持续验证
。 ”江瀚补充道。

　　定位是“给客户卖铲子
”

　　从Sharpa客户方面看，禾赛近来 已经围绕机器人感知、空间智能和执行环节展开布局 ，相关业务也开始在出货量和收入端体现 。禾赛2026年半年报显示
，上半年实现净收入15.41382亿元，同比增长25.1%；净利润8886.5万元 ，同比增长234.9%
。

　　从出货量看
，上半年禾赛ADAS激光雷达出货量为83.93万台，同比增长86.7%；机器人激光雷达出货量为26.07万台 ，同比增长165.3%。禾赛披露，公司已与宇树科技 、蚂蚁灵波
、银河通用、星海图和原力灵机等全球逾50家具身智能企业建立合作
，并加速推动JT128激光雷达规模化落地 。

　　但从收入结构看，激光雷达仍是禾赛的主要收入来源。2026年上半年 ，禾赛激光雷达产品收入为14.92亿元
，公司总收入为15.41亿元
。同期，公司研发开支为4.36亿元 ，同比增长13.9%。禾赛在半年报中表示
，研发开支增长反映了对SGI业务投入的逐步增加 。

　　记者注意到，2026年第二季度 ，SGI首次贡献收入
。今年上半年
，SGI产品收入为4171.7万元，制造及支持服务收入为322.6万元 ，两项合计4494.3万元。

　　禾赛将2026年全年SGI营收指引由1亿元上调至2亿—3亿元
，并预计2027年实现约1亿美元营收规模 、同年达到盈亏平衡 。上述数字均属于公司对未来业务的经营预期
。

　　机器人动力模组是已经开始产生收入的SGI业务之一。禾赛披露，截至二季度末 ，机器人动力模组产线已全面投产，已交付超过1万套
，产品范围正由灵巧手模组向全身关节模组扩展 。公司预计，2027年动力模组出货量将增长至六位数水平
。

　　禾赛为何会从激光雷达进入动力模组？刘兴伟将其与禾赛此前在激光雷达电机控制等方面积累的底层能力联系起来。他表示：“禾赛的一些激光雷达里面其实是有一个转镜的 。那个转镜模块其实是一个非常精密的电机 ，它要实现一个非常精准的速度环和位置环的控制
，并且要做到足够成本低和效率高，不能有很强的发热
。在这件事情上 ，其实我们也积累了很多的底层knowhow。当我们把这个底层的knowhow 复制到这个动力模组上之后
，我们发现用不太长的时间去完成了 Sharpa 灵巧手的一个底层动力模组的重设计，相较市场领先产品 ，禾赛的动力模组体积缩小约37%
，扭矩密度与功率密度均提升至 3 倍 。”

　　记者注意到，禾赛3月25日发布的公告也提到 ，公司通过既有业务积累了高性能硬件开发
、精密制造、质量控制 、可靠性验证和规模化交付等方面的经验和能力。禾赛董事会认为
，公司现有技术、制造和运营能力可以迁移至动力模组的开发
、生产和供应
。

　　据了解，禾赛还将空间智能平台Kosmo纳入SGI。按照禾赛的定义 ，Kosmo是集AI空间相机、AI算法 、3D空间资产及云服务于一体的空间智能平台，通过将真实环境转化为高质量
、可编辑、可交互的三维空间资产
，为机器人等领域的空间AI应用提供数据基础 。

　　刘兴伟表示：“我们近来 主要卖AI空间相机设备和云平台算力两个商业模式，未来我们也会探索一些新的业务方向
。具身智能和世界模型公司可以借助我们的Kosmo空间相机获取大规模的高质量三维空间数据 ，加速他们的模型训练和迭代。 ”

　　禾赛披露
，Kosmo首批样机已于2026年7月交付，并获得包括银河通用在内的多家人形机器人企业订单 。公司已与超过200家跨行业潜在合作伙伴接洽 ，并预计Kosmo于2026年第三季度开始贡献收入
。

　　对于禾赛在机器人业务中的定位
，刘兴伟表示：“我们一贯的追求还是不去跟客户抢生意，所以通用的具身大模型是不会去做的。机器人的本体也不会去做 ，这两块我们是不会去碰的 。我们的定位是基础设施
，就是给客户卖铲子
。”

　　他同时表示：“没有基础设施，物理AI就是空中楼阁。我认为 ，物理AI爆发前夜
，先把基础设施打牢很重要 。对于我们来说，激光雷达 、空间相机
、动力模组 ，就是禾赛当前的三条基础设施
。
”

　　谈及机器人供应链与汽车供应链的差异，刘兴伟表示：“首先
，机器人的需求规模量还很小。第二，机器人是一个快速发展的行业 ，机器人供应链非常重要的一点是看清楚最底层需要的共性东西是啥
，看清楚需求以及快速的响应变化，这与汽车供应链很不一样 。”

　　在业内人士看来 ，通用机器人是AI时代核心赛道
，坐拥万亿美元市场规模潜力，有望培育千亿市值公司。 对于禾赛的业务布局 ，江瀚向记者分析道：“禾赛近来 的布局实际上补全了机器人的三重能力：激光雷达解决‘看见’的问题
，空间智能平台解决‘理解’的问题，动力模组解决‘执行’的问题
。相比单纯销售传感器 ，这种布局向机器人能力链条的上下游进行了延伸。 ”

　　“汽车产业积累的能力可以迁移到机器人产业
，但不能简单照搬 。禾赛在激光雷达领域积累的技术和产业化能力，可以为机器人业务发展提供基础 ，但关键仍在于能否把相关产品做得更加稳定、实现规模化量产，同时让费用 更加可预期 、更具性价比
。只有这样
，才有可能获得更多订单。因此，这种能力迁移本身难度并不小 ，禾赛下面 仍有很多工作要做 。
”江瀚说道
。

（文章来源：中国经营报）