Sharpa 在 IROS 发布人形机器人 D01、灵巧手 W02 与外骨骼数据手套 AE01
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速览
- Sharpa 从灵巧手厂商扩展为同时提供本体、灵巧手和数据入口的全栈公司
- D01 的核心指标围绕灵巧操作：速度、载荷、精度与全身触觉覆盖
- W02 主动自由度不升反降，Sharpa 认为自由度数字并非越高越好
- W02 把小型化与触觉覆盖放进同一工程约束，实现零抓握半径
- AE01 的价值在于把人的操作经验与机器人接触反馈放进同一采集过程
- CraftNet 用 System 0 把触觉反馈纳入高频控制回路，改变控制的时间尺度
- WM-Craftnet 试图让机器人形成关于接触状态的内部表征，而非简单多模态拼接
- DQ 门店的 55 步连续操作被 Sharpa 视为技术链的验证场景
- Sharpa 联合创始人李一帆称「买到的数据构筑不了差距」
禾赛科技创始团队创办的具身智能公司 Sharpa 在 IROS 上一次性发布三款产品：首款全自研通用人形机器人 D01、新一代灵巧手 W02，以及高保真外骨骼触感数据手套 AE01。D01 定位一体式触觉感知灵巧操作机器人，手臂载荷自重比接近 1:1，最大末端执行器速度超过 10.5m/s，通信频率 1000Hz，重复定位精度 0.2mm，电子皮肤覆盖全身、触觉覆盖上半身，触觉采样率 100Hz，力感知范围 0.1—20N，力分辨率 0.2N。W02 主动自由度从上一代 W01 的 22 个减少到 21 个，砍掉小指根部 CMC 的一个自由度，整手尺寸缩小约 30%，实现零抓握半径，指尖视觉触觉传感器力感知范围 5mN—30N、空间分辨率 1mm，手掌其他区域电子皮肤力感知范围 0.1—20N、空间分辨率 5mm。AE01 通过 22 个编码器捕捉操作者手部动作并实时映射至机器人，同时把机器人端触觉反馈给人。Sharpa 同时介绍了 CraftNet 分层控制架构（System 2 长程规划、System 1 接触前动作规划、System 0 接触阶段高频触觉反馈）与 WM-Craftnet 的 World Synesthesia Model 世界模型研究。
关键事实
- Sharpa 在 IROS 发布首款全自研通用人形机器人 D01、新一代灵巧手 W02 和外骨骼数据手套 AE01
- D01 手臂载荷自重比接近 1:1，最大末端执行器速度超过 10.5m/s，通信频率 1000Hz，重复定位精度 0.2mm，球形腕关节采用 1:1 人体尺度设计
- D01 电子皮肤覆盖全身、触觉覆盖上半身，触觉采样率 100Hz，力感知范围 0.1—20N，力分辨率 0.2N
- W02 主动自由度由 W01 的 22 个减至 21 个，减少的是小指根部 CMC 的一个自由度，整手尺寸相比 W01 缩小约 30%
- W02 指尖视觉触觉传感器力感知范围 5mN—30N、空间分辨率 1mm；手掌其他区域电子皮肤力感知范围 0.1—20N、空间分辨率 5mm
- AE01 通过 22 个编码器捕捉操作者自然手部动作并实时映射至机器人，同时将机器人端触觉状态反馈给操作者
本站视角
对国内做具身智能本体的团队来说，Sharpa 这次发布最值得注意的不是三款产品本身，而是它把「触觉」从传感器规格提升为独立计算层的做法。过去多数人形机器人团队把触觉当作视觉策略的补充输入，在策略网络里与深度图、关节状态拼接；Sharpa 的 CraftNet 则把接触阶段单独拆成 System 0，以更高频率闭环处理触觉与力反馈，并向上反馈状态。这意味着触觉不再绑定某一代上层模型，可以持续沉淀——对需要频繁换模型、换任务的团队，这是降低重复投入的思路。对做数据采集与遥操作的团队，AE01 的双向接口值得研究：传统遥操作只记录人的动作轨迹，而接触过程中的力量变化与滑动状态往往丢失，而这恰恰是训练精细操作策略最稀缺的数据。对用 API 或采购方案做落地集成的中小企业，DQ 门店的 55 步连续操作是一个可参照的难度标尺——单步都不复杂，难的是前一步误差传递到下一步，这比任何单点 Demo 都更接近真实岗位要求。我们的判断是：W02 主动自由度从 22 降到 21 是这次发布里最容易被忽略但最有信息量的一处。在灵巧手普遍以自由度数字做营销的当下，Sharpa 主动做减法，说明其应用调研已经能支撑「哪些自由度对任务贡献有限」的判断，这是从堆参数转向按任务定义硬件的信号，属于实质性工程进步而非营销包装。需要指出的是，本文所有性能数字与架构描述均来自 Sharpa 自身披露，IROS 现场演示与 DQ 门店运营都缺少第三方独立评测，载荷自重比接近 1:1、10.5m/s 末端速度这类指标在真实连续任务中的稳定性尚未被外部验证。此外，Sharpa 创始团队来自禾赛，自动驾驶量产规模化的经验能否迁移到具身智能，取决于「商业泛化」是否真能覆盖采购、部署、维护和数据成本，这一点目前只有一家门店的样本，不足以支撑结论。建议关注后续是否有第三方复现、更多门店或场景的部署数据，以及 W02 与 D01 的实际交付时间与价格。
背景与影响
Sharpa 由禾赛科技创始团队再出发创办，此前以高自由度触觉灵巧手 W01 为人所知，并在年初 CES 上做过灵巧操作 Live Demo。此次 IROS 发布意味着公司从单一末端执行器供应商向本体、灵巧手、数据采集设备与模型全栈延伸。这一路线与当前具身智能赛道的核心争论直接相关：机器人要脱离展会与舞台 Demo 产生真实商业价值，需要哪些条件。Sharpa 给出的答案是把「接触之后」的物理状态作为核心问题——视觉擅长接触发生前的识别与规划，但插入、旋拧、对齐、抓取柔性物体等任务的成败往往取决于接触之后的滑动、偏移与压力变化。为此 Sharpa 在控制侧用 System 0 提高接触阶段的处理频率，在模型侧用带时间记忆的世界模型推断接触状态的成因，在数据侧用 AE01 保留接触时刻、力量变化与修正动作。2026 年 8 月底与 DQ 合作的上海吴江路门店，是这套技术链在无改造真实环境中的一次落地验证。需要观察的是，这些指标与架构目前主要来自 Sharpa 自身披露，第三方评测与规模化部署数据尚未出现。
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