看到 Sharpa 的新一代机器人，突然明白「灵巧操作」还缺什么了

 灵巧手、本体和数采硬件，一个都不能少。

    作者丨高景辉

    编辑丨董子博

                                                                                                       

IROS 2026，匹兹堡。

我们到 Sharpa 展台的时候，正好赶上一场"接棒挑战"。一个磁力棒从高处落下来，Sharpa 的机器人在它落地前伸手接住，又马上去接下一根，一根都没漏。旁边的调酒台上，操作员戴着手套抬手、倾倒、摇晃，机器人跟着把加冰、倒酒、摇酒、出品整套动作做下来。

现场围观的人不少。说实话，两个 demo 都挺好看，尤其接棒那一下，速度快得有点超出"机器人该有的样子"。

惊艳之余，我们注意到一件事：Sharpa 这次一口气发布了三款自研硬件：一体式触觉感知机器人本体 D01、新一代全触觉灵巧手 W02、外骨骼触感数据手套 AE01。

这就让我们有点困惑了。

继续发灵巧手很好理解，毕竟 Sharpa 从做灵巧手起家，也是早早就把触觉加在手上了，迭代二代顺理成章。但机器人本体呢？市面上人形本体已经卷成红海了；数据手套更是一抓一大把。

而且，Sharpa 一直讲的故事是"聚焦灵巧操作"，那不就应该把资源全押在模型上吗？本体买现成的，不是更符合分工逻辑？

我们带着这个疑问，跟现场的工作人员聊了很久。聊完发现，我们对机器人整体硬件的重要性可能低估了。

灵巧操作除了需要“手”和“大脑”，或许还需要一些其他的东西。 

01

一只好的"手"，要配上一条好的"臂"

先回到那个接棒 demo。

如果问，这个动作里对硬件要求最高的部位是什么？我们最初以为是灵巧手，毕竟接的是小直径磁力棒，要靠指尖精准捏合。但拆开看，手只是最后那一下的夹持，真正吃功夫的是手臂：机械臂要在几百毫秒内完成识别、定位、移动、到位，把灵巧手送到落点、姿态对好，再靠整条臂的柔顺控制缓冲冲击。没有这条臂，灵巧手做得再精巧，也只是个能原地开合的夹持器，做不了空间操作。

当然不只是这样，往深了说，机械臂在灵巧操作里有三种角色绕不开：

第一是空间调度。灵巧手自由度再多，也只能在腕部小范围内微调姿态，没办法在三维空间里长距离移动。伸手入箱、跨桌面取物、从低处抬到高处、绕开障碍物，把灵巧手送到物体跟前——这些活儿全是臂的。

第二，也是最容易被忽略的一点：臂和手加起来，构成一个冗余机械系统。举个生活中的例子——你手里端着一杯水，手腕不动，胳膊可以随便换姿势，水不会洒。这个"抓着东西但手臂还能自由重构"的能力，只有靠手臂的冗余自由度才能实现，灵巧手自己做不到。

第三是载荷分担。灵巧手结构纤细，天生负载能力弱。重物的重量和倾覆力矩，得主要由臂来扛，手只负责局部夹持的摩擦力。

理解了这三点，再看 D01 那些看着有点"卷"的参数，味道就不一样了：手臂载荷自重比接近 1:1，最大末端执行器速度超过 10.5 m/s，通信频率 1000 Hz，重复定位精度 0.2 mm，肩关节最大速度 480°/s，单臂负载 5 公斤。

这些数字意味着什么？10 m/s 的末端速度，已经基本赶上人类挥臂的水平。而 1000 Hz 的通信频率，意味着整个运动链路每一毫秒都能刷新一次状态——接棒那种瞬时反应，靠的就是这个底子。全身上下所有关节共用同一个时钟，才能保证手和臂的动作不打架。

这可能还只是个开始，现场工作人员还有句话让我印象很深：“全身力控目前只是基本配置，还没拉满”。

也正因为手和臂需要如此深度的协同，Sharpa 干脆两者都自己做。本体里对灵巧操作至关重要的那条臂，必须和手放在一起设计。 

02

充分感知环境，需要更全面的触觉

聊硬件的过程中，我们注意到一个反复出现的关键词：触觉。三款新品都跟触觉有关。

灵巧手带触觉，很好理解。人手本来就是触觉最灵敏的部位，Sharpa 也是最早把触觉加进灵巧手的公司之一，二代 W02 把视触觉、电子皮肤几乎铺满了整只手。

我们真正好奇的是：为什么连机器人本体，也要加电子皮肤？

这个问题我们还没来得问 Sharpa 的工作人员，但结合一些业内人士的观点和我们对 Sharpa 的了解，或许有以下可能：

首先，确实有一类任务，不能只靠视觉和指尖触觉完成，需要身体其他位置的触觉。

最典型的是大件重物的全身托举。抱纸箱、收纳箱、塑料桶，人不会只用手捏着箱子边缘，更多时候是用小臂内侧贴住箱体侧面，分担载荷。这时候机器人要靠小臂触觉感知箱体的压力分布，判断有没有打滑、局部压溃，再调整双臂姿态、平衡力矩。如果只有指尖触觉，箱子一旦在小臂处滑脱，机器人完全无感，直接掉落或挤坏箱体。

往长远看，机器人要进家庭、做护理，比如帮人翻身、挪动肢体，用前臂、躯干侧面支撑人体，需要分布式感知各处接触压力，不能局部用力过猛压伤人。比如 Cornell 的 TACTIC 项目里，侧卧翻身、挪动下肢这类经典任务，就是完全依赖整臂触觉做分布式力调节。行业现在还没做到这个场景，但技术栈得提前搭。

往底层看，这其实是 Sharpa 一贯理念的延伸。他们之前和 DQ 合作做机器人暴风雪餐厅时就明确说过：对环境"零改造"。不改人家的流程、工具、环境，等于把所有适应工作都压给机器人自己。用创始人李一帆的话说，"能力不完全等于完全没能力"。

那么要做到充分适应环境，首先要实现是全方位感知，触觉这块就不能有短板。这也是为什么 D01 的电子皮肤要做到 100 Hz 触觉采样、0.1–20 N 的力感知范围和 0.2 N 的力分辨率，如此才能让机器人能像人一样，用"皮肤"直接感知接触与碰撞。

硬件上的短板，到这儿基本补齐了。但机器人能力要再往上走，还有一环绕不开。那就是数据。感知到、执行过的每一个动作，最终都得变成数据喂给模型 ，这就要说到 Sharpa 的第三款新品了。

03

数据质量不够高，

那就先把数采设备造好

没错，三款新品里，我们最感兴趣的其实是外骨骼手套 AE01，毕竟它的外观跟市面上主流的数据手套都不一样，更重要的是它引出了一个问题：

为什么 Sharpa 一定要自己做数采设备？

我们一开始有过不少猜想：比如 Sharpa 有自己的模型，模型需要什么数据，只有自己最清楚，所以要用自己的设备采；又比如数据和数采设备都是核心资产，不依赖别人的设备，数据才是独家的，才能筑起护城河。

这些逻辑上都能成立，但和现场工作人员聊完，我们发现 Sharpa 的理由纯粹得多：因为市面上现有的设备，采不到足够高质量的数据。

也正是为了这份"高质量"，AE01 做了几个差异化设计，我们不妨用“调酒”demo来说明。

第一，覆盖到指尖。调酒这活儿，精度全在指尖上：倒酒时手腕倾多少、加冰时捏多轻、摇酒时壶握多紧，任何一个细微动作都得被原样传过去。指尖位置不准，这些动作传到机器人手上就会变形。

第二，retarget 算法做全局优化。调酒的动作是一连串手型切换：握杯、捏冰、托壶、摇动，中间几乎没有停顿。而人手大小各不相同，如果每个指尖单独解 IK，是个过约束问题，解不准，操作者的动作映射到机器人手上就会'走样'。AE01 把全部关节都放进优化函数统一求解，出来的手型才自然、准确，demo 里能顺顺畅畅跟完整个调酒流程，靠的就是这个。

第三，震动反馈的马达放在手背，不放正面。遥操作有个天然的麻烦：人离机器人有一段距离，光靠眼睛很难判断它那边抓稳了没有，以及摇酒壶捏多紧、杯子握没握牢。AE01 通过震动让操作者直接感受到抓取力度与接触状态，随时调整；马达放背面，是因为正面反馈会影响采集时自身的传感数据。反馈是给操作者看的，采集是给模型用的，两者不能打架。

还有一个很坦然的取舍：牺牲体积和重量，换指尖位置的精确和所有中间角度测量的准确。 所以 AE01 不轻，他们也承认不轻，但它的定位就是专业数采设备，这是必要的代价。

虽然在硬件细节上有些非共识的地方，但 Sharpa 在数据大方向上的理解是符合共识的：具身行业不是缺数据，而是缺高质量的数据，而要采集高质量数据，就必须在硬件的源头上下功夫。

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结语

聊完走出展馆，我们对 Sharpa 这套打法有了整体印象。

他们做的是件挺朴素的事：把灵巧手、本体、数采硬件，一条链路全补上。灵巧手是长板，继续迭代；本体和数采设备是短板，用自研补齐。灵巧操作从此没有明显的短板——这大概才是这套"全家桶"真正的意义。

放到行业里看，这件事也有分量。Sharpa 做灵巧手的时候，把灵巧手这个品类往前推了一波；现在他们迈进全栈，又把"软硬一体"里"硬"的那一半的重要性，重新摆回了台面上。机器人灵巧操作，不能只靠"脑"和"手"——这个命题由一家用行动补齐了整条硬件链路的公司验证，比谁都有说服力。

当然，demo 好看，不代表产品已经成熟。Sharpa 三款新品都还只是首发，长期可靠性、量产能力，以及对模型有多少提升，都要靠时间验证。但能为行业提供一个新思路，本身已经是件有价值的事了。

（雷峰网(公众号：雷峰网)）