Sharpa 在 IROS 一次发布：人形机器人 D01、灵巧手 W02 与外骨骼数据手套 AE01

从展台 Demo 走向真实商业价值，机器人还差什么？在正在进行中的 IROS 上，具身智能公司 Sharpa 用一次发布给出了自己的答卷。这家由禾赛科技创始团队再出发的公司，过去最鲜明的标签是高自由度触觉灵巧手，而这一次它把手、身体和数据入口一并摆上了展台，推出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。

第一款产品是全自研通用人形机器人 D01，Sharpa 称其为“一体式触觉感知灵巧操作机器人”。几个关键数字都围绕灵巧操作展开：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，通信频率达到 1000Hz，重复定位精度 0.2mm，球形腕关节采用 1:1 人体尺度设计。高速运动意味着它能快速完成接棒、工具操作等动态任务，0.2mm 的重复定位精度则把能力推向精细操作。

更特别的是触觉。D01 的电子皮肤覆盖全身，触觉覆盖上半身，采样率达到 100Hz，力感知范围 0.1—20N，力分辨率 0.2N，因此可以直接感知轻触、碰撞和外部作用力。在灵巧操作中，视觉能提前告诉机器人“前面有一个东西”，但接触发生之后，机器人还需要知道“哪里碰到了、受力多大、接触有没有变化”——这些瞬间发生的物理事件，单靠视觉很难完整提供。

Sharpa 的思路，是把这种“身体反馈”也纳入机器人的感知系统。D01 在核心交互区域实现触觉全覆盖，让身体在控制系统里的角色从单一的异常检测或事后记录，升维成动作调整的一部分。手指感知到物体滑动会下意识增加握力，手臂碰到桌面会改变下一步运动，机器人同样需要这种实时反馈。

第二款产品是新一代全触觉超紧凑、轻量化灵巧手 W02。一个让人意外的变化是：上一代 W01 有 22 个主动自由度，W02 反而减少到 21 个。少掉的是小指根部 CMC 的一个自由度——根据 Sharpa 的应用调研，它在常见抓取和手内操作中使用频率较低、任务贡献有限，简化后也降低了机械复杂度和潜在失效点。这说明灵巧手继续增加能力，未必意味着自由度数字必须一路上涨。

W02 把 21 个主动自由度塞进更紧凑的结构里，整手尺寸相比 W01 缩小约 30%，重量进一步降低，直接带来前臂负载下降、更易装入人手尺寸工作空间两个变化。更小更轻也解锁了此前不容易完成的任务：W02 实现了“零抓握半径”，能更稳地处理筷子、细线等小直径物体；指尖采用高分辨率视觉触觉传感器，力感知范围 5mN—30N，空间分辨率 1mm，手掌其他区域则由电子皮肤覆盖。

第三款是 AE01，一款“高保真外骨骼触感数据手套”，主要用于精准遥操作和第一视角数据采集。它通过 22 个编码器精准捕捉操作者的自然手部动作，并实时映射至机器人；关键在于反馈——人操作物体时，眼睛看到位置和形状，手指还能感受到力度、接触和滑动，AE01 让机器人把这些信息反馈给人，操作者据此调整动作。它补上的是数据侧最后一块拼图：把人的动作轨迹、机器人端的接触反馈以及两者之间的映射，放进同一次采集过程。

把三款产品放到技术问题里看，Sharpa 试图把“灵巧操作”从孤立的硬件能力，变成一套围绕接触感知、闭环控制和数据学习的技术体系。其 CraftNet 模型分为三层：System 2 负责理解任务和长程规划，System 1 负责接触前的动作规划，System 0 进入接触阶段、以更高频率处理触觉反馈和精细动作，并把状态反馈给 System 1。触觉在这里真正改变的是控制回路的时间尺度。

更进一步，Sharpa 最新的 WM-Craftnet 研究训练了一个带时间记忆的 World Synesthesia Model。输入包括腕部深度、触觉、本体感知和此前执行的动作，通过 Dreamer 风格的循环状态空间模型压缩成随时间变化的隐状态，再作为策略上下文判断物体当前的几何、接触和运动状态。模型学到的不只是“现在碰到了什么”，还要结合过去推断“现在为什么会变成这样”。接下来的看点是，这套全栈能否从 IROS 展台走进真实产线，兑现“商业价值”这一命题。