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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(dá)在GTC Taipei上發(fā)布的NVIDIA Isaac GR00T參考人形機(jī)器人,成為一大焦點(diǎn)。
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“參考”二字已經(jīng)定性。英偉達(dá)想把這套系統(tǒng)做成人形機(jī)器人的標(biāo)準(zhǔn)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(dá)自研并開源的Isaac GR00T模型。
英偉達(dá)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(jìn)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(jì),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(dāng)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(jì),與真人手差異極小,能顯著降低從人類動作數(shù)據(jù)到機(jī)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(qiáng)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(xì)操作提供更豐富的信息。
有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為Sharpa攻克了靈巧手的“不可能三角”,因?yàn)槠鋵?shí)現(xiàn)了在小尺寸內(nèi)集成足夠多的直驅(qū)電機(jī),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(dá)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)器人中只供應(yīng)手部,但展位上同時展示了自研整機(jī)、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(jī)器人公司,技術(shù)全面布局,是為了實(shí)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(jī)器人:一臺發(fā)牌,一臺由人遙操作扮演接待員,一臺備用機(jī)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(jī)器人發(fā)出口頭指令。工作人員介紹,該演示展示了機(jī)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(xì)操作:從牌堆里精準(zhǔn)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(fù)責(zé)毫秒級觸覺微調(diào),System1運(yùn)動腦負(fù)責(zé)粗動作規(guī)劃,System2推理腦負(fù)責(zé)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(shí)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(fēng)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(jī)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(dá)的合作不止于GR00T參考機(jī)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(xiàng)目中,搭載22自由度Sharpa Wave的機(jī)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。
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