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

“參考”二字已經定性。英偉達想把這套系統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現場走進Sharpa展區，找到了一些答案。

最直觀的理由是性能。Sharpa現場展示了新升級的Sharpa Wave。這款靈巧手采用1:1人手比例設計，擁有22個主動自由度。每個指尖內置超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背后的意義。

首先是數據層面，當前行業正逐漸轉向以人類本體數據驅動具身模型訓練的技術路徑，Sharpa靈巧手為1:1人手比例設計，與真人手差異極小，能顯著降低從人類動作數據到機器人執行之間的重定向與對齊成本，在人類動作數據的承接和復用上具備天然優勢。

其次是操作層面，22個自由度使這只手幾乎能復現任何人類手勢，靈巧度足夠高。

Sharpa也在強化觸覺能力。現場人員透露，靈巧手指尖內置了視觸覺傳感器，這種傳感器能通過內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。

有業內人士認為Sharpa攻克了靈巧手的“不可能三角”，因為其實現了在小尺寸內集成足夠多的直驅電機，同時兼顧了關節靈活度和數據魯棒性。而市面上多數靈巧手妥協采用繩驅，耐久性差。

逛完整個展臺，我們發現，Sharpa雖然在英偉達標準機器人中只供應手部，但展位上同時展示了自研整機、大腦模型，且技術布局已延伸至數據采集方面。

Sharpa相關人員表示，公司定位是全棧機器人公司，技術全面布局，是為了實現數據、模型與硬件三者協同迭代的閉環。

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

發牌是ICRA觀眾參與度最高的互動環節，用戶可直接對機器人發出口頭指令。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；

??系統級協同：手、眼、腦的協同配合。

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，System1運動腦負責粗動作規劃，System2推理腦負責語義任務理解。

據介紹，CraftNet VTLA能將外部輸入的高頻或低頻信號由System2（慢速邏輯思考）轉給System1（快速本能反應），并在內部完成拆解與處理，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。CES 2026上，它曾與人類對打乒乓球、自主拍照、發牌、折紙風車，由于任務豐富且幾乎不停轉，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，難以按需調整反饋；只有自研本體，才能采集自有數據，形成硬件到算法再到數據的完整閉環。

據我們了解，在數據采集方面，Sharpa嘗試了多條路徑：Manus動作捕捉手套、外骨骼真機數據、人類視頻數據及仿真。現場人員透露，Sharpa正在自研數據采集方案。

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的數據采集工作，并聯合提出了EgoScale、TacMap等技術框架。EgoScale項目中，搭載22自由度Sharpa Wave的機器人已經能夠基于人類第一人稱視頻完成折疊衣物、分揀卡片、擰瓶蓋等復雜操作。

注：文章來源于為微信公眾號《AI科技評論》。