从IROS上发布的三款硬件，到工博会上提出的3万台目标，Sharpa要证明机器人能在真实场景里持续干活。
作者｜苏霍伊
编辑｜王博
9月底，在美国匹兹堡举行的IROS 2026上，一根海绵金属棒从观众手中突然落下。站在对面的Sharpa人形机器人D01伸出手臂，将它接住。
两周后的10月12日，2026中国国际工业博览会（简称“工博会”）开幕式现场，主持人问Sharpa联合创始人、CTO向少卿，新一代产品有哪些升级，又半开玩笑地追问了一句：“会不会动作更快一点？看机器人干活，我们真的好着急。”
他说的是Sharpa放在上海吴江路DQ门店里的机器人。自8月28日起，这台机器人开始面向真实顾客，全自主制作暴风雪冰淇淋。
两个现场，恰好呈现了机器人商业化面临的两种考题。在IROS的展台上，机器人比的是能不能接住突然掉落的木棒，能不能转笔、调酒、感知身体受到的触碰；到了真实门店，衡量标准变成了另一套：能不能适应为人设计的环境，能不能持续工作，效率和可靠性又能不能进入商业经营的计算。
前一个现场展示能力的上限，后一个现场检验这些能力能否成为生产力。
谈到机器人进入DQ门店，向少卿把“不改造环境”和“不间断干活”视为两个关键点。行业都在讲泛化，泛化意味着机器人进入新环境后能够主动适应，他认为“如果机器人需要改造环境来适应它，那它天然和泛化这件事是矛盾的”。而持续工作听起来简单，真正做到并不容易；机器人只有在真实任务中持续运行，才可能不断产生数据，支持模型继续改进。
他把机器人进入DQ门店称作“非常小的一步”。下一步，Sharpa计划在餐饮、零售和酒店三大场景部署3万台机器人。
这也是Sharpa首次公开其具体的商业落地计划。
向少卿在工博会开幕式对话现场
「甲子光年」认为，3万台不只是一个出货量目标。它真正检验的是，机器人的部署能否从依赖工程团队的定制项目，变成普通企业也能使用的工具。
为了回答这道题，Sharpa也在两场活动之间第一次完整呈现了自己的下一步。W02、D01和AE01三款硬件在IROS首次发布，工博会上，向少卿又把灵巧操作模型CraftNet放进了同一套产品矩阵。D01、W02和AE01分别对应“身体”“手”和“数据入口”，CraftNet则负责把数据转化为操作能力。
从一双手到一套系统，从一次演示到3万台部署，Sharpa要回答的其实是同一个问题：机器人如何成为一种可复制的生产力。
答案，要从IROS展台上找起。
W02灵巧手：减掉一个自由度匹兹堡曾以“钢城”闻名，如今当地多了一个新称呼：RoboBurgh，机器人之城。卡耐基梅隆大学在1979年办了全美第一个机器人系，比IROS大会早九年；上一次IROS来匹兹堡是1995年，中间隔了三十一年。
IROS 2026现场
「甲子光年」在IROS 2026现场发现，这次很多赛事的题目都出在“手”上：Humanoid IKEA Assembly Challenge让宇树G1不用工具装一张宜家儿童桌；Robotic Origami Challenge要机械臂折六下折出一架纸飞机，评委来自日本折纸协会，比赛统一使用的机台是双臂加Sharpa灵巧手；另外还有一项用镊子做精细操作的挑战赛。简单来说，前几年大家比的是机器人能不能走、能不能跑，现在更多比的是能不能拿、能不能折、能不能夹。
在展区，看到最多的也是灵巧手相关产品。据悉，至少有17家灵巧手公司参展，其中11家来自中国，另有20多家做触觉、力传感或者数据手套。具身智能正在变得务实，行业关心的事从“能不能演”，进一步落到了“数据从哪儿来、模型怎么训、机器怎样持续工作”。
会场里一眼就能望到Sharpa的展位，因为这里总是围满了观众。
这次Sharpa发布了三款新品：W02灵巧手、D01人形机器人和AE01外骨骼数据手套，它们分别对应手部精细操作、全身动作执行和真机数据采集，三者共同构成机器人进入真实场景的硬件基础。
首先值得看的，仍是Sharpa最早切入的那双手。
第一代灵巧手Sharpa Wave（后改名W01）2025年亮相，22个主动自由度，按人手尺度设计，指尖内置视触觉传感器，当年10月开始出货，到CES 2026前已经进入滚动量产，并拿到了CES 2026创新奖（机器人类）。
W01被行业广泛注意到，源于两家大厂的选择。今年6月1日，英伟达在GTC Taipei发布Isaac GR00T参考人形机器人，本体选了宇树H2 Plus，算力是Jetson Thor，双手配的是Sharpa W01；参考设计年底起通过宇树供货，Ai2、苏黎世联邦理工、斯坦福等研究机构已确定采用。
W01在进行转笔演示
两个月后，Google DeepMind在Gemini Robotics 2的演示中，给Apptronik的Apollo 2装的也是W01，完成打结、封自封袋等任务。
英伟达的EgoScale等灵巧操作论文用的同样是W01。对一家成立不到两年的公司来说，这样的背书并不多见。
在Sharpa的展台上，W01、W01 SE和W02三只灵巧手一字排开。
W01 SE是今年8月推出的入门款，机械结构和尺寸与W01相同，保留22个自由度，主要调整了视触觉配置，面向对感知精度要求没那么高、预算有限的科研用户。W02是这次的新品，Sharpa给它的定义是“一款超紧凑、轻量化，并具备全手触觉感知能力的新一代高自由度灵巧手”，21个主动自由度。
W01 SE手内旋转网球的演示
把整个行业带进22自由度的Sharpa，新一代反而主动减少了一个自由度。
减掉的是哪一个？Sharpa的相关负责人介绍，W02取消的是小指根部CMC的自由度，“前期应用调研发现，该自由度使用频率较低，且主要表现为小指沿自身轴线旋转，对常见抓取和手内操作的贡献有限。此次调整简化了小指根部结构，减少了机械复杂度及潜在失效点。”
少一个自由度，也让手更容易做小。
W02整手比W01缩小了约30%，长度从208 mm缩到188 mm，宽度从90 mm缩到87.5 mm，厚度40 mm，重量不到750 g，上一代是1.3 kg。从手腕到指尖，它已经很接近人手。
W02与W01的外观对比
对一只要装到人形机器人前臂上的手来说，尺寸和重量的意义不比自由度小：手每轻一点，本体的前臂负载、速度和续航都跟着松一点；手更接近人手尺寸，才能进入原本为人类设计的狭窄工作空间。
尺寸之外，W02的另一处变化是触觉。W02的指尖是高分辨率视觉触觉传感器，力感知范围5 mN–30 N，空间分辨率1 mm；手指侧面和掌面配电子皮肤，0.1–20 N，5 mm。
展台的支架上固定着一只W02，两侧屏幕实时显示手部模型和传感曲线，观众可以从指尖一路按到掌根，屏幕上的反馈不会中断。工程师的解释很实际：人拿东西，经常是用指缝和掌心去夹的，触觉只做在指尖并不够用。“手指、指尖和手掌共同成为感知器官。”
W02还做了两样针对真实工作环境的设计。一是防水防尘，裸手达到IP54等级，能挡灰尘和泼溅的水，戴上配套手套后达到IP67，完全防尘防水，在餐饮、家庭清洁这类有水有灰的环境里也能用；二是指尖能完全合拢，抓握半径为零，细小的物体也能捏住。
W02的“接玩具”互动区
W01 SE夹持网球完成手内旋转，W01演示转笔，两者考验的都是灵巧手在不借助手臂运动的前提下调整物体姿态的能力，这类动作是灵巧操作中公认难度较高的一类。
W01已经经过了长时间运行的检验：CES 2026期间Sharpa连续四天完成超过2,000次拍照互动，失败率低于1%，当时Sharpa只有这一代手。
W02刚刚发布，这类长时间运行的记录还需要时间积累。尤其是全手触觉，传感器的覆盖只是第一步，这些触觉信息最终能在控制和训练中发挥多大作用，要等它进入真实任务之后才能验证。
D01人形机器人：触觉从指尖扩展到全身灵巧手之外，Sharpa这次把更多篇幅给了人形机器人。
D01是Sharpa的首款全自研通用人形机器人，其定位为“一款为灵巧性、敏捷性与精准性而生的人形机器人”，面向需要同时兼顾高速运动、高精度控制和复杂物理接触的真实操作任务。
用向少卿的话说，D01“一切都是以它能干活为指导来设计的”。
现场的工程师对「甲子光年」介绍，机器人从实验室和结构化工位走向真实环境，要在高速运动中保持足够的控制精度，要感知与物体、环境和人的实际接触，还要在连续任务中协调身体、腕部、手指和触觉反馈。在Sharpa看来，这些要求超出了一只灵巧手的范围，需要整机来承担。
在三款产品里，D01负责全身动作执行，让机器人能够更快、更准地运动，并通过全身触觉感知物理接触。
接棒挑战用的就是D01。
工作人员介绍，接棒挑战考验的是从感知到动作的完整链路：木棒何时下落事先未知，机器人要先看见，再伸手，再合指，感知频率、手臂速度和定位精度缺一不可。
D01与观众进行接棒挑战
现场一轮一轮比下来，D01基本每一根都能接住，上场的观众大多慢了半拍。能做到反应如此迅速，D01靠的是视觉和激光雷达的高频融合感知。
Sharpa用更强、更快、更精准三个词来概括D01。快，指的是超过10.5 m/s的最大末端执行器速度和1000 Hz的通信频率，接棒、快速工具操作这类高动态任务都建立在这个基础上；精准，指的是0.2 mm的重复定位精度和按人体尺度设计的球形腕关节，高速运动和精细操作因此可以共存；强，指的是接近1:1的手臂载荷自重比，在人体尺度的设计里同时保住了作业能力和控制性能。
D01每条手臂负载5 kg，含手在内共66个自由度，整机不计底盘约40 kg。
接棒挑战考的是快，机器人调酒考的是稳和准。吧台前的另一台D01由操作者戴着头显和外骨骼数据手套遥操作，人拿起酒瓶往杯子里倒，机器人就跟着倒；人把瓶口抬起来，机器人也得在同一时刻停下。
操作者戴着头显和AE01遥操作D01调酒，左手持瓶、右手托杯，动作几乎同步。
现场的工程师介绍，这个环节考验的是三件事：从人的动作到机器人动作之间的通信延迟、机器人末端的定位精度和响应速度。此外还有腕关节，倒酒、摇酒这些动作需要手腕在多个方向上连续转动，D01的球形腕就是为了给这类姿态调整留出空间，调酒师的动作才能被完整地复刻出来。
D01还有一大特色，是全身覆盖电子皮肤，触觉采样率100 Hz，力感知范围0.1–20 N，力分辨率0.2 N，空间分辨率10 mm。
「甲子光年」在现场按压D01的手臂，手指接触哪里，一旁屏幕上对应的位置就会实时亮起。手臂采用绳驱结构，支持反驱，外力推动时会顺势让开。工程师解释，电子皮肤与绳驱这两项设计，出发点都是安全：人靠近机器人时，最先接触的往往是小臂、肩部和胸口，机器人需要在造成伤害之前停止，并且在停止的瞬间保持足够的柔顺。
D01电子皮肤触感交互，视频来源：「甲子光年」拍摄
安全之外，全身触觉还有更长远的考虑。“过去机器人的触觉通常只在手指或末端执行器上，D01把触觉扩展到手臂、胸部这些身体区域，机器人就能直接感知到轻触、碰撞和外部作用力。”在工程团队看来，全身触觉的意义不在于多装了多少传感器，而在于让机器人在开放环境中理解自身与人、物体和空间之间的物理关系，工业协作、家庭服务这类人机共处的场景，都要建立在这个基础上。
人的不少动作是靠身体完成的，向少卿在工博会上也举例讲到：开冰箱门，腋下夹住东西，用手肘把门带上。机器人进入家庭，同样少不了这类能力。按他的说法，D01覆盖全身触觉，“应该是业界的第一个”
这也是Sharpa想传达的：W02让整只手成为感知器官，D01让触觉延伸到机器人的身体，触觉从指尖的单点传感器，升级为整机的系统级能力。
同样的考虑也体现在D01的体型上。
D01约1.6米高，躯干收得很窄，手臂也比常见的人形机器人纤细。这么做有两层原因：一是D01目前主要面向科研机构，上一代本体放在实验室里显得偏大；二是体型越接近人，能进入的环境就越多，设计之初就已经把家庭场景考虑在内。安全、柔顺、体型贴近人，和更强、更快、更精准放在一起，就是Sharpa对一台要走进真实环境的人形机器人的完整要求。
AE01外骨骼数据手套：从遥操作到数据闭环灵巧手和本体解决的是执行，机器人要在真实环境中学会新的任务，还需要高效获得足够真实、准确的操作数据。
负责数据获取的是AE01。
AE01是一款用于精准遥操作与第一视角数据采集的外骨骼数据手套，通过人手原生孪生设计捕捉操作者自然的关节运动，并将机器人的接触状态通过连续触觉反馈传回操作者。AE01配有22个编码器，对应22个自由度，指尖位置重复精度小于1 mm，每个指尖提供256级动态触觉反馈。连杆沿手背和指关节排布，掌心敞开，有多个尺码可选。
AE01外骨骼数据手套，22个编码器，指尖带振动反馈。视频来源：「甲子光年」拍摄
数据传输有线500 Hz、延迟5 ms，无线150 Hz、延迟10 ms，电池续航超过3小时。
机器人调酒环节里，D01能够几乎同步地复现操作者的动作，AE01是其中关键的一环。AE01按人手结构设计，Sharpa自己的灵巧手同样如此，两端结构相近，动作重定向的精度因此更高。传输链路上也做了针对性的优化：通信基于WebRTC，相机经过定制，仅去畸变一步就节省了约10 ms，再加上本体惯量低、支持整机控制，操作者的动作才能以极低的延迟在D01身上完整呈现。
AE01的反馈是双向的。
它不只把人的动作传给机器人，也把机器人的接触状态反馈给人。远端的机器人捏住一个物体时，灵巧手上的接触信息会传回手套，操作者的指尖能感觉到振动提示，并据此调整抓取力度和手指动作，不必完全依赖视觉画面进行判断。双向反馈针对的是遥操作里长期存在的“没有手感”问题。
AE01同时做到了免标定和抗环境干扰，免标定设计降低了使用门槛，抗环境干扰能力则让它能够进入更复杂的真实数据采集环境。配合头部相机和手套上的视觉标记，AE01还可以脱离机器人单独使用，在真实环境中采集数据。
AE01提供人的动作输入和触觉反馈，D01与W02承担真实任务执行，执行过程和结果又形成可用于训练和优化的机器人数据，三款产品由此构成从“手”到“身体”再到“数据入口”的闭环。
向少卿在工博会上谈到过三类数据的关系。
人类操作数据排在最前，其中“隐含了人类对这个世界运行机理的一些认知”，也包含人对自身身体的理解，机器人的构型又与人接近，因此它是最初的种子；仿真数据负责扩展场景，增加数据的多样性；真机数据则补上仿真与现实之间的差距，人遥控机器人，或者机器人在真实环境中试错，都属于这一类。三者层层递进，缺一不可，起步阶段如果人类操作数据不够，仿真很难找到合适的解，真机更是跑不起来。AE01被向少卿称作“真机的数采设备”，通过遥操作采集的，正是第三类数据。
Sharpa联合创始人李一帆此前接受采访时说过，有效的数据来自真实场景中机器人遇到极端情况后回流的数据，靠雇人采集的数据不在此列。被问到Sharpa是否全栈自研时，他的回答是“我们以全栈自研的方式看待这件事。能买的就不自己做，只做机器人进化关键路径和差异化的东西。”数据手套显然属于后者。
这套闭环已经在真实的商业场景里落地。
今年8月29日，Sharpa与DQ联合打造的全球首个“零改造、全自主、全年无休”机器人暴风雪餐厅在上海吴江路店落成，机器人全自主完成一杯暴风雪从点单、制作到交付的55步连续流程，每天10:00至22:00运营，沿用门店原有的设备、原料和操作规范，服务真实顾客和真实订单。目前机器人做一杯冰淇淋的速度约为人的一半，训练用了不到五个月。李一帆说过，如果连做冰淇淋的商业场景都做不穿，就去不了家庭。
Sharpa机器人制作冰淇淋
Sharpa对自己的检验标准一直是现场。相关负责人介绍，机器人能力的验证不应停留在经过剪辑的视频展示中，视频可以呈现任务难度，却很难证明系统在真实环境中的可靠性、泛化能力与连续运行能力，所以Sharpa长期坚持以现场连续live demo作为展示方式。
在IROS的展期里，Sharpa的产品面对真实观众和高频互动持续运行。此前在CES 2026，Sharpa的机器人折了300多个风车，四天接待了1,300多名观众打21点，以低于0.02秒的响应和人打乒乓球，最长一局90个回合。
从一只灵巧手到三款产品，Sharpa用了不到两年。
Sharpa对这次发布的概括是，以全栈硬件基础设施，再一次定义机器人灵巧操作的性能上限。三款新品目前均未公布价格和交付时间，官网只提供报价咨询入口；按Sharpa的规划，它们接下来会分别进入机器人整机公司、科研机构和餐饮服务场景，在展台之外的表现，才是对“性能上限”这四个字真正的检验。
（封面图及文中配图来源：Sharpa）
