这一栋楼没有人住，保洁在清理地坎时，说困电梯里了，电梯一直开关门出不去了#电梯维保 #电梯困人 #电梯故障
6分钟出餐，比店员慢一半
8月28日上午，上海吴江路一家DQ冰淇淋店的操作台前，轮式人形机器人"North"正在为顾客制作冰淇淋——取杯、加料、搅拌，一杯约需6分钟。而熟练店员通常2至3分钟就能完成。
这台机器人来自总部位于新加坡的初创公司Sharpa。据公开信息，该公司成立于2024年底，由禾赛科技CEO李一帆、联合创始人兼CTO向少卿及首席科学家孙恺共同创立。同日，Sharpa宣布完成超45亿元人民币融资。
为什么是冰淇淋？
对消费者来说，最关心的可能是：机器人做的冰淇淋能吃吗？值不值得排队？从现场表现看，North能应对纸杯形变、冰淇淋温度和黏度随设备状态变化等干扰，靠视觉、触觉和力反馈实时调整动作。
李一帆称，选择冰淇淋并非因为它简单，Sharpa有意加入加料、搅拌和“倒杯不洒”等复杂任务，先在不改造门店设备流程的前提下跑通闭环，再把操作能力迁移到其他餐饮品类。
除了验证产品，机器人上岗还有一个目的：采集真实环境中的操作数据。李一帆认为，失败、纠错这类数据很难通过仿真或观看人类操作获得，而它们恰恰是模型迭代的关键养料。
零售餐饮成集中试验场
Sharpa并非孤例。银河通用的Galbot机器人已进入药品零售仓，承担取货、补货和盘点；2026年5月，商汤善惠与零次方合作的机器人便利店在上海运营；越疆的人形机器人年初曾在电影院卖爆米花，擎朗智能也在2026年7月的展会上展示了机器人制作咖啡、识别货架的能力。
具身智能行业资深从业者冯源分析，零售和餐饮场景物料种类少、流程易限定，单店投入和回收周期相对可算，还能吸引客流，因此成为机器人公司集中试水的首选。
三道坎：速度、成本与可靠性
热闹背后，账本并不轻松。效率上，North目前是熟练店员的2到3倍慢，直接影响高峰期出杯量和设备利用率。李一帆表示，现阶段刻意放慢速度以降低出错率，未来靠数据积累和流程优化逐步提速。
成本方面，整套设备对外标价数十万元，现阶段谈不上盈利；若实现量产，价格有望降至10万元级。目前North尚未部署到其他DQ门店。
更长期的问题是可靠性。李一帆认为，机器人的稳定性最终应向汽车产品看齐；冯源则提醒，五指灵巧手的材料耐久性和维修频率，会直接决定设备可用时间与维护成本。
“不要最后变成一个快闪店。”冯源说。判断这类项目能否长期运营，不能只看开业时的围观热度，而要看机器人能否持续运行、门店是否愿意扩大部署，以及新鲜感消退后是否仍有经济价值。答案，还需要时间来出杯。
本文由AI辅助生成
