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【行业动态】英伟达为什么选了 Sharpa 的手?ICRA 2026现场我们找到了答案
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。
注:文章来源于为微信公众号《AI科技评论》。
