在餐飲行業，每天中午11點到13點是外賣訂單的集中爆發期，一家大型餐廳在這兩小時內往往要處理300單以上的外賣業務。為確保效率，餐廳要求每單包裝流程控制在20秒內完成，同時需保證餐食在顛簸運輸甚至惡劣天氣下完好無損。這種高強度、高精度的操作需求，正成為機器人技術落地的重要場景。

全世蘿卜公司CEO蘇亮帶領團隊，試圖用機器人解決方案突破這一行業痛點。與傳統機器人企業不同，他提出"機器人藍翔技校"概念：設備交付后需具備自主適應多種任務的能力，而非僅執行單一固定動作。這種思路源于其十年機器人領域的深度實踐——從投資UFACTORY機械臂項目，到擔任獵豹移動投資副總裁期間主導多個明星項目孵化，再到親自帶隊研發雙臂機器人系統。

2020年疫情沖擊下，蘇亮在獵豹移動內部啟動雙臂機器人研發項目。基于"移動能力與操作能力解耦"的技術判斷，他提出"工位型機器人"架構：將機械臂固定在工作臺面，通過模塊化設計實現不同場景的快速適配。這種設計使設備成本降低40%，同時將任務切換效率提升3倍。2022年獵戶星空戰略調整期間，蘇亮帶著核心團隊轉向商業場景落地，將餐飲行業作為首個突破口。

"家庭服務機器人需要理解復雜語境和倫理關系，這超出當前技術邊界。但商業場景中，五星級酒店咖啡師需要處理的突發狀況，反而能通過特定場景訓練實現。"蘇亮以咖啡制作場景為例，其團隊開發的機器人不僅能完成標準化流程，還能識別咖啡杯異物、處理設備故障等意外情況。這種"工種級"替代方案，已形成40余種行業解決方案庫。

財務數據顯示，全世蘿卜2025年營收突破千萬元，其中海外市場貢獻三分之一。公司正在推進的千萬美元級融資，將用于量產化改造和交付成本優化。當前每臺設備部署仍需3-5天現場調試，這成為制約規模化擴張的關鍵因素。蘇亮透露，通過預訓練模型和數字孿生技術，目標將交付周期壓縮至8小時內。

在2026年CES展上，蘇亮觀察到人形機器人領域出現明顯分化：部分企業已實現復雜場景落地，但更多項目仍停留在概念展示階段。這種行業現狀印證了他的判斷："通用型人形機器人適合技術巨頭布局，中小企業更應聚焦特定工種的深度替代。"全世蘿卜當前研發的第三代設備，正通過多任務共享神經網絡，嘗試突破傳統工業機器人的固定編程模式。

技術實現路徑上，蘇亮團隊采用"漸進式智能"策略：先通過機械結構優化確保基礎操作可靠性，再逐步疊加視覺識別、力控反饋等模塊。在餐飲場景測試中，其設備已實現98.7%的訂單處理準確率，較人工操作提升15個百分點。但蘇亮坦言，當前系統仍需人工設置任務參數，真正實現"到崗即用"的完全自主化，還需突破多模態大模型與機械控制的深度融合。