Jeden robot na zmrzlinu oceněn 220 miliardami: obratná ruka se stává tiskárnou peněz pro embodied intelligence

V pobočce DQ na Wujiang Road v Šanghaji dělá robot něco, co na první pohled vypadá hloupě.

Vytáhne ze sterilizačního boxu kelímek, vyndá papírový pohár, natočí ho ke stroji na zmrzlinu, posype Oreo drobky, promíchá, setře okraj a nakonec pohár otočí vzhůru nohama – testuje známé DQ pravidlo „otoč pohár, nic nevyteče“. Celkem 55 kroků, vše dělá samostatně, obsluha stojí vedle a ani nehne prstem.

Obsluha zvládne jeden pohár za dvě až tři minuty. Robot potřebuje šest minut.

Je pomalejší více než dvojnásobně, ale nikdo ho nehně. DQ ani společnost Sharpa za robotem nejde o rychlost. Jde o data.

Na konci článku najdete tři způsoby, jak se do tohoto byznysu může zapojit i běžný smrtelník.

To není úder zezdola, je to trénink nahoru

Většina lidí, kteří uvidí tento titulek, si pomyslí: „Sto milionová firma dělá zmrzlinu? To je přece plýtvání talentem.“

Tito lidé vůbec nepochopili, jak funguje konkurence v oblasti embodied intelligence.

Obvykle vídáte v restauracích „roboty“, kteří jen nosí tácy, jezdí sem a tam. Jsou to vlastně jen kolečka s podnosem – dělají nejnižší stupeň pohybů, přemisťování. Takový robot nepotřebuje ruku, stačí, když umí jet, vyhnout se překážkám a dorazit na místo. Technologická hodnota se blíží nule, ochranný příkop neexistuje.

Sharpa ale šla jinudy. Vlezla do kuchyně, použila lidské vybavení, lidské suroviny a celosvětový standard – a celé procedury od začátku do konce zvládla sama.

Zakladatel Sharpa Li Yifan řekl drsnou větu: „Pokud má humanoidní robot desítky stupňů volnosti, zrak a sílovou vazbu, ale nakonec dělá jen to, co zvládne obyčejný robotický rameno – podávat kávu – jeho cena nikdy nedává smysl.“

Jádro této věty je jasné: robot nemůže žádat, aby se prostředí přizpůsobilo jemu, ani nemůže dělat devět kroků a nechat desátý na člověku. To není tvorba produktivity, to je přidělení robotu na odpočinkovou pozici.

Proto je právě tento scénář s DQ těžký – těch 55 kroků na sebe těsně navazuje. Pohár je měkký, zmrzlina mění tuhost podle teploty, tři dávky přísad vypadají téměř identicky a chyba znamená kompletní selhání.

A právě tyto chyby Sharpa potřebuje.

Pravá bariéra nejsou čipy, ale data z pádů

Jaká je největší překážka embodied intelligence?

Není to naučení se pohybů z videa. Když ukážete GPT stovky záznamů výroby zmrzliny, stejně nepozná, jakou silou má sevřít pohár. Video totiž neobsahuje hmat, sílovou vazbu ani logiku opravy po chybě.

Když člověk ukáže jednou pohyb, víte jen, jak vysoko ruku zvedl. Nevíte, jakou silou musí sevřít papírový pohár, aby ho nezmačkl, nevíte, jestli rozlitá zmrzlina vznikla kvůli špatnému natočení dávkovače nebo příliš rychlému míchání, nevíte, jaký úhel při stírání okraje o dvě desetiny stupně změní výsledek.

Tyto informace získáte jen tím, že necháte robot v reálném provozu spadnout, chybovat a znovu se nastavit. Tato „data selhání“ se nakrmí modelu – poté už v podobných situacích bude chybovat méně.

Sharpa trénovala tento DQ proces méně než pět měsíců; v laboratoři měla vysokou úspěšnost. Ale to číslo neplatí. Pravá zkouška přichází v opravném obchodě – špičková hodina, kolísání teplot stroje, rozdíly v šaržích surovin.

Dnes v DQ trénuje úchop, nabírání, míchání a nalévání; zítra stejné dovednosti nasadí v obchodě s potravinami, na pokoji v hotelu nebo dokonce při domácích pracích. Pokud by pro každý nový scénář musela začínat od nuly a trénovat sto tisíc hodin, celý projekt by byl jednorázový a bez obchodní hodnoty.

Tady je skutečná vize Sharpa: pomocí jedné pobočky DQ získat přenositelnou datovou základnu pro jemnou manipulaci.

Valuace 220 miliard – víc než mateřská společnost

Sharpa je mladá firma – vznikla koncem roku 2024, takže ještě ani ne dva roky. Nedávno oznámila nové kolo financování přesahující 45 miliard CNY, což po přepočtu představuje přibližně 148 miliard Kč. Post‑money valuace vyšplhala na 220 miliard CNY, tedy kolem 726 miliard Kč.

Zajímavé je pozadí: všichni tři zakladatelé pocházejí z původního týmu lídra v oblasti LiDAR – společnosti Hesai (禾赛科技). Hesai samotná má dnes slušnou tržní hodnotu.

Dvouletý startup tak ocenil vyšší částku než jeho mateřská firma. Proč Hesai nechtěla tento projekt držet pod svými křídly a místo toho jej vyčlenila?

Jedná se o klasický průmyslový tah.

Za prvé, odlišné odvětví znamená úplně jinou logiku ocenění. LiDAR je zavedená výroba – sleduje se produkce, marže, náklady. Humanoidní robot je stále v růstové fázi – hodnotí se technologická bariéra, nasbíraná data a představivost scénářů. Samostatné financování umožňuje mnohem vyšší strop ocenění.

Za druhé, nezávislá společnost nabízí pružnější motivace akcionářů. Struktura podílu lze přenastavit bez ředění podílů původních akcionářů Hesai a jádro týmu dostane odlišné pobídky a větší autonomii.

Podívejte se na investory tohoto kola: Alibaba, Meituan, JD průmyslový kapitál jsou všichni přítomni, stejně jako sekvoje jako Sequoia a Lightspeed. Jejich sázka je jednoduchá: věří, že Sharpa dokáže zopakovat úspěšný model Hesai z oblasti LiDAR i v oblasti humanoidních robotů.

Nejprve zvládnou klíčovou součást, poté pomocí scénářových dat rozjedou algoritmickou zpětnou vazbu a nakonec vytvoří kompletní řešení. To je recept, který už jednou fungoval – a teď se opakuje.