Sharpa 技术布局拓展，正在自研数据采集方案。

    作者丨向   欣

    编辑丨高景辉

ICRA 2026 期间，英伟达在 GTC Taipei 上发布的NVIDIA Isaac GR00T 参考人形机器人，成为一大焦点。

" 参考 " 二字已经定性。英伟达想把这套系统做成人形机器人的标准体。本体采用宇树 H2 Plus，灵巧手来自 Sharpa，算力模组是 Jetson Thor，大脑是英伟达自研并开源的 Isaac GR00T 模型。

英伟达选择宇树并不令人意外，更令行业好奇的是：为什么灵巧手选了 Sharpa？

带着这个疑问，我们在 ICRA 2026 现场走进 Sharpa 展区，找到了一些答案。

最直观的理由是性能。Sharpa 现场展示了新升级的 Sharpa Wave。这款灵巧手采用1:1 人手比例设计，拥有22 个主动自由度。每个指尖内置超 1000 个触觉传感单元，压力灵敏度 0.02N，可分辨克级微小受力。

我们可以一一拆解这些参数背后的意义。

首先是数据层面，当前行业正逐渐转向以人类本体数据驱动具身模型训练的技术路径，Sharpa 灵巧手为1:1 人手比例设计，与真人手差异极小，能显著降低从人类动作数据到机器人执行之间的重定向与对齐成本，在人类动作数据的承接和复用上具备天然优势。

其次是操作层面，22 个自由度使这只手几乎能复现任何人类手势，灵巧度足够高。

Sharpa 也在强化触觉能力。现场人员透露，灵巧手指尖内置了视触觉传感器，这种传感器能通过内置的微型摄像头捕捉接触面的形变与纹理，为精细操作提供更丰富的信息。

有业内人士认为 Sharpa 攻克了灵巧手的 " 不可能三角 "，因为其实现了在小尺寸内集成足够多的直驱电机，同时兼顾了关节灵活度和数据鲁棒性。而市面上多数灵巧手妥协采用绳驱，耐久性差。

逛完整个展台，我们发现，Sharpa 虽然在英伟达标准机器人中只供应手部，但展位上同时展示了自研整机、大脑模型，且技术布局已延伸至数据采集方面。

Sharpa 相关人员表示，公司定位是全栈机器人公司，技术全面布局，是为了实现数据、模型与硬件三者协同迭代的闭环。

除了灵巧手，Sharpa 展位还有三台自研的North 机器人：一台发牌，一台由人遥操作扮演接待员，一台备用机简单打招呼。

发牌是 ICRA 观众参与度最高的互动环节，用户可直接对机器人发出口头指令。工作人员介绍，该演示展示了机器人的三种核心能力：

▪   多模态逻辑推理：听懂并判断用户要牌或不要牌；

▪   手部精细操作：从牌堆里精准抽出单张纸牌；

▪   系统级协同：手、眼、脑的协同配合。

支撑这些能力的是 Sharpa 自研的CraftNet VTLA 模型。模型于 2026 年 1 月推出，分为三层：System0 交互脑负责毫秒级触觉微调，System1 运动脑负责粗动作规划，System2 推理脑负责语义任务理解。

据介绍，CraftNet VTLA 能将外部输入的高频或低频信号由 System2（慢速逻辑思考）转给 System1（快速本能反应），并在内部完成拆解与处理，最后由 System 0（高实时性接触控制）完成 " 最后一毫米 " 的接触。

North 采用轮式底盘，全身67 个自由度，2026 年 1 月首发。CES 2026 上，它曾与人类对打乒乓球、自主拍照、发牌、折纸风车，由于任务丰富且几乎不停转，Sharpa 展位人气与旁边的宇树、众擎不相上下。

Sharpa 人员解释了自研本体的两个原因：使用别人的本体容易受限制，难以按需调整反馈；只有自研本体，才能采集自有数据，形成硬件到算法再到数据的完整闭环。

据我们了解，在数据采集方面，Sharpa 尝试了多条路径：Manus 动作捕捉手套、外骨骼真机数据、人类视频数据及仿真。现场人员透露，Sharpa 正在自研数据采集方案。

Sharpa 与英伟达的合作不止于 GR00T 参考机器人。双方还基于Isaac 平台做了一系列相关的数据采集工作，并联合提出了EgoScale、TacMap等技术框架。EgoScale 项目中，搭载 22 自由度 Sharpa Wave 的机器人已经能够基于人类第一人称视频完成折叠衣物、分拣卡片、拧瓶盖等复杂操作。（雷峰网 ( 公众号：雷峰网 ) ）

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