英偉達為什么選了 Sharpa 的手？ICRA 2026現(xiàn)場我們找到了答案

Sharpa技術(shù)布局拓展，正在自研數(shù)據(jù)采集方案。

    作者丨向   欣

    編輯丨高景輝

                                                                                                               

ICRA 2026期間，英偉達在GTC Taipei上發(fā)布的NVIDIA Isaac GR00T參考人形機器人，成為一大焦點。

“參考”二字已經(jīng)定性。英偉達想把這套系統(tǒng)做成人形機器人的標準體。本體采用宇樹H2 Plus，靈巧手來自Sharpa，算力模組是Jetson Thor，大腦是英偉達自研并開源的Isaac GR00T模型。

英偉達選擇宇樹并不令人意外，更令行業(yè)好奇的是：為什么靈巧手選了Sharpa？

帶著這個疑問，我們在ICRA 2026現(xiàn)場走進Sharpa展區(qū)，找到了一些答案。

最直觀的理由是性能。Sharpa現(xiàn)場展示了新升級的Sharpa Wave。這款靈巧手采用1:1人手比例設(shè)計，擁有22個主動自由度。每個指尖內(nèi)置超1000個觸覺傳感單元，壓力靈敏度0.02N，可分辨克級微小受力。

我們可以一一拆解這些參數(shù)背后的意義。

首先是數(shù)據(jù)層面，當前行業(yè)正逐漸轉(zhuǎn)向以人類本體數(shù)據(jù)驅(qū)動具身模型訓(xùn)練的技術(shù)路徑，Sharpa靈巧手為1:1人手比例設(shè)計，與真人手差異極小，能顯著降低從人類動作數(shù)據(jù)到機器人執(zhí)行之間的重定向與對齊成本，在人類動作數(shù)據(jù)的承接和復(fù)用上具備天然優(yōu)勢。

其次是操作層面，22個自由度使這只手幾乎能復(fù)現(xiàn)任何人類手勢，靈巧度足夠高。

Sharpa也在強化觸覺能力。現(xiàn)場人員透露，靈巧手指尖內(nèi)置了視觸覺傳感器，這種傳感器能通過內(nèi)置的微型攝像頭捕捉接觸面的形變與紋理，為精細操作提供更豐富的信息。

有業(yè)內(nèi)人士認為Sharpa攻克了靈巧手的“不可能三角”，因為其實現(xiàn)了在小尺寸內(nèi)集成足夠多的直驅(qū)電機，同時兼顧了關(guān)節(jié)靈活度和數(shù)據(jù)魯棒性。而市面上多數(shù)靈巧手妥協(xié)采用繩驅(qū)，耐久性差。

逛完整個展臺，我們發(fā)現(xiàn)，Sharpa雖然在英偉達標準機器人中只供應(yīng)手部，但展位上同時展示了自研整機、大腦模型，且技術(shù)布局已延伸至數(shù)據(jù)采集方面。

Sharpa相關(guān)人員表示，公司定位是全棧機器人公司，技術(shù)全面布局，是為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)、模型與硬件三者協(xié)同迭代的閉環(huán)。

除了靈巧手，Sharpa展位還有三臺自研的North機器人：一臺發(fā)牌，一臺由人遙操作扮演接待員，一臺備用機簡單打招呼。

發(fā)牌是ICRA觀眾參與度最高的互動環(huán)節(jié)，用戶可直接對機器人發(fā)出口頭指令。工作人員介紹，該演示展示了機器人的三種核心能力：

? 多模態(tài)邏輯推理：聽懂并判斷用戶要牌或不要牌；

? 手部精細操作：從牌堆里精準抽出單張紙牌；

? 系統(tǒng)級協(xié)同：手、眼、腦的協(xié)同配合。

支撐這些能力的是Sharpa自研的CraftNet VTLA模型。模型于2026年1月推出，分為三層：System0交互腦負責毫秒級觸覺微調(diào)，System1運動腦負責粗動作規(guī)劃，System2推理腦負責語義任務(wù)理解。

據(jù)介紹，CraftNet VTLA能將外部輸入的高頻或低頻信號由System2（慢速邏輯思考）轉(zhuǎn)給System1（快速本能反應(yīng)），并在內(nèi)部完成拆解與處理，最后由System 0（高實時性接觸控制）完成“最后一毫米”的接觸。

North采用輪式底盤，全身67個自由度，2026年1月首發(fā)。CES 2026上，它曾與人類對打乒乓球、自主拍照、發(fā)牌、折紙風車，由于任務(wù)豐富且?guī)缀醪煌＾D(zhuǎn)，Sharpa展位人氣與旁邊的宇樹、眾擎不相上下。

Sharpa人員解釋了自研本體的兩個原因：使用別人的本體容易受限制，難以按需調(diào)整反饋；只有自研本體，才能采集自有數(shù)據(jù)，形成硬件到算法再到數(shù)據(jù)的完整閉環(huán)。

據(jù)我們了解，在數(shù)據(jù)采集方面，Sharpa嘗試了多條路徑：Manus動作捕捉手套、外骨骼真機數(shù)據(jù)、人類視頻數(shù)據(jù)及仿真。現(xiàn)場人員透露，Sharpa正在自研數(shù)據(jù)采集方案。

Sharpa與英偉達的合作不止于GR00T參考機器人。雙方還基于Isaac平臺做了一系列相關(guān)的數(shù)據(jù)采集工作，并聯(lián)合提出了EgoScale、TacMap等技術(shù)框架。EgoScale項目中，搭載22自由度Sharpa Wave的機器人已經(jīng)能夠基于人類第一人稱視頻完成折疊衣物、分揀卡片、擰瓶蓋等復(fù)雜操作。（雷峰網(wǎng)）

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