Sharpa发布D01人形机器人及W02灵巧手，构建触觉感知全栈能力

事件概述

具身智能创业公司Sharpa（禾赛科技创始团队）在2026年国际机器人与自动化会议（IROS）上展示了其最新的“灵巧操作”全栈解决方案，包括第一款全自研通用人形机器人D01、新一代灵巧手W02以及外骨骼数据手套AE01。这一布局标志着其技术重心从单一的末端执行器向涵盖本体、感知、控制与数据采集的系统性能力延伸。

核心硬件与技术参数

1. 通用人形机器人 D01：从指尖触觉到全身体感

• 运动性能：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1000Hz，重复定位精度0.2mm，采用1:1人体尺度球形腕关节设计。
• 触觉升级：D01的核心突破在于将电子皮肤覆盖至上半身。触觉采样率为100Hz，力感知范围0.1—20N，分辨率0.2N。这使得机器人不仅能感知指尖接触，还能实时感知手臂碰撞和外部作用力，将触觉从“异常检测”升维为“动作调整”的一部分。

2. 灵巧手 W02：精简自由度与紧凑化

• 结构优化：相比上一代W01的22个主动自由度，W02减少至21个（移除小指根部CMC的一个低频使用自由度），以降低机械复杂度和失效风险。
• 尺寸与性能：体积缩小约30%，重量进一步降低。实现了“零抓握半径”，可稳定处理筷子等细直径物体。
• 全域触觉：指尖配备高分辨率视觉触觉传感器（力感知5mN—30N，空间分辨率1mm），手掌其余区域由电子皮肤覆盖（力感知0.1—20N，空间分辨率5mm），实现了整只手的接触信息获取。

3. 数据入口 AE01：高保真遥操作与采集

• 双向交互：通过22个编码器捕捉操作者自然手部动作并映射至机器人，同时将机器人端的触觉状态（力度、滑动等）反馈给人。
• 价值：解决了传统遥操作仅记录轨迹而丢失物理经验的问题，形成了包含动作、接触、反馈修正的完整闭环数据流。

算法与控制架构

Sharpa通过软件架构将硬件能力串联，主要依赖以下技术体系：

• CraftNet分层控制模型：
  • System 2：负责任务理解与长程规划。
  • System 1：负责接触前的动作规划。
  • System 0：进入接触阶段后，以高频处理触觉反馈和精细动作，并将状态反馈给上层进行动态调整。
• WM-Craftnet世界模型：
  • 引入带时间记忆的World Synesthesia Model（世界共感模型），基于Dreamer风格的循环状态空间模型，压缩视觉、触觉、本体感知和历史动作信息。
  • 使机器人具备推断当前几何、接触和运动状态的能力，形成关于接触状态的内部表征，而非简单的多模态拼接。

商业化落地与验证

• 真实场景测试：2026年8月，Sharpa与DQ（冰雪皇后）合作在上海吴江路开设机器人餐厅。机器人在未改造的原有设备环境中，完成了开柜门、套杯圈、接冰、撒料、搅拌、倒杯等55个连续步骤。
• 技术意义：该案例证明了Sharpa方案在无专用工位、前序误差传递的高难度环境下，仍能保持高精度连续操作。这验证了其“动作—接触—反馈—修正”闭环在真实商业场景中的有效性，旨在解决具身智能从Demo走向规模化商业泛化的难题。