Sharpa「SharpaWave」（视触觉灵巧手）¶

📅 CES 2026 获奖 · 已量产｜🏛 Sharpa（新加坡总部 / 研发上海 / 运营 Mountain View）｜🏷 商用硬件·能买｜🧬 把 GelSight 一系的视触觉从"单颗传感器"做成了"整手量产件"

📌 一句话省流：一只 22 个主动自由度、全关节可反驱的灵巧手，每个指尖里装一颗微型相机去"看"硅胶的形变，从而"摸"出接触——官方口号就是 "Sharpa feels by seeing"。力感知精度 5 毫牛。 ≈ 打比方：别家在指尖贴压力点阵读数值，它在指尖装了五只眼睛看橡皮被压成什么形状。 🎬 演示：乒乓球对拉；IROS 2025 另演示触觉感知、自主拍照、玩 21 点。

🔗 ⭐ 与库里卡片-FTP-1 的关系（此前未打通的一条线）¶

Sharpa 不只是硬件厂——它是卡片-FTP-1 的共同作者与数据提供方。 这条线此前在库里是断的：

FTP-1（首个跨触觉传感器的通用基础触觉策略，清华 Yang Gao 组，arXiv 2606.13102，证据档 A）的署名机构里就有 Sharpa
FTP-1 的自采数据集 Sharpa North-FTP-1（4000 条长时程灵巧手演示）来自这家
FTP-1 支持的传感器清单里列有 Sharpa DTC（⚠️ 与本卡的 DTA 命名不同，可能是不同代/不同产品线，待核）

🤖 打通之后的意义：Sharpa 是同时握有"高密度视触觉整手"和"跨传感器触觉基础策略"两端的少数玩家之一。硬件产出的触觉图 → 直接喂给自家参与的基础模型 → 再回到手上。这是一个闭合的数据飞轮，比单纯卖手的厂商威胁性大得多，也更值得我们跟。

🧰 对我们（可用性速判）¶

⭐ 对我们的用处：这是触觉 × VLA 主线上最值得盯的硬件。库里视触觉一直停在"单颗传感器"层面（卡片-DIGIT、卡片-TacTip-DigiTac、GelSight Mini），而 Sharpa 把它装满了一整只手并且量产了——这意味着"每指一路视触觉流"的多指策略实验第一次有了现成载体。
真实性：CES 2026 Innovation Awards Honoree（Robotics 类） ✅；官方通稿 + 多家科技媒体一致；已量产、百万次抓握认证。缺第三方实测与学术评测。
仿真支持：✅ 官方称支持 Isaac Gym / PyBullet / MuJoCo——对做 Sim2Real 是实质便利。
能借多少：❌ 非开源。SDK/接口细节未查到。
可用性结论：强烈建议纳入观察名单并询价。但价格完全未公开（口播传 ¥40–60 万，🟡 无源），落地前必须先问到价与交期。

亮点¶

⭐ DTA = Dynamic Tactile Array（动态触觉阵列）。⚠️ 注意：中文自媒体传作"DPA 动态触觉自适应"，是听错了，正确是 DTA。
⭐ 每个指尖 1 颗微型相机 + >1000 个触觉像素。原理与 GelSight/DIGIT 同源：物体压进指尖硅胶，内部相机拍摄三维形变，再由边缘算力反解接触信息。
🤖 它相对单颗视触觉传感器的真正增量是"规模"：5 指 × 每指一路高维触觉流，而不是一根手指上挂一颗做验证。这把视触觉从"能不能测"推进到"多指协同时带宽/延迟/融合怎么办"——这才是我们真正会撞上的问题。
精度 0.005 N（= 5 mN） ✅ 官方数值。
全关节可反驱：官方原文 "Each joint is fully backdrivable"。按专题-灵巧手产品全景 §1 的判断，反向驱动是能不能扛住强化学习暴力试错的分水岭。
六维力感知用于防滑移控制（官方明确表述）。

关键数字¶

22 个主动自由度（官方原文 "22 active degrees of freedom"）
每指尖 1 颗相机 + >1000 触觉像素
力感知精度 0.005 N = 5 mN
全关节可反驱；六维力感知
已量产；百万次抓握认证
支持 Isaac Gym / PyBullet / MuJoCo
新加坡注册；研发在上海；商务/运营 Mountain View
🔶 团队血统：禾赛科技系二次创业（李一帆 + 向少卿 + 孙恺）——激光雷达出身做视触觉，"用光学+量产工程能力打传感器"的路径一致

🟡 未证实（勿引用）¶

中文自媒体传播中的以下四条，遍查官方与英文媒体均无出处： - 售价 ¥40–60 万 —— 官方明确拒绝披露；另有第三方口径称约 $5 万 ≈ ¥36 万 🟡（两条都无一手源，勿引用） - "覆盖 24 个关节" —— 只见 22 主动 DOF 表述，未见 24 关节 - "能还原表面纹理与摩擦力方向" —— 官方明确的是六维力感知（用于防滑移），"纹理/摩擦方向"未见原文 - 折纸演示 —— 未能确认（乒乓球演示✅）

我的批注¶

🤖 最该记的一句：它把触觉转成了视觉，从而统一了模态格式。这不是营销话术——视触觉输出的是图像，可以直接喂给已经很成熟的视觉骨干（DINOv3/ViT 那一套），省掉了为触觉单独设计编码器和对齐损失的一大摊工作。库里卡片-ControlTac 走的是"生成真实触觉图"，Sharpa 走的是"硬件上就产出图"，两端在同一条路上。
🤖 代价也要看到：相机方案的延迟、功耗、指尖体积、硅胶老化更换，都比压阻/电容点阵重。它敢说量产 + 百万次认证，说明至少工程上过了关——但这些指标官方一个都没给，是询价时必问项。
🤖 与另外两条"接触前"路线对读：曦诺 Flex 2 放腕部深度相机、帕西尼 DexH13 放掌心相机、Sharpa 放指尖相机、强脑 Revo2 放指尖接近觉。四家四个落点，构成了"最后几厘米该怎么感知"的完整解空间——这个横向对照值得单独做一节。
⚠️ 缺学术评测与第三方复现，是目前最大的空白。若能拿到实机，最该测的是多指触觉流的同步与带宽，而不是单指精度。

来源¶

🌐 Sharpa 官网
🌐 官方通稿：Singapore's Sharpa Wins CES 2026 Innovation Award for SharpaWave（PR Newswire）
🌐 Interesting Engineering: Sharpa's advanced robotic hand enters mass production
🌐 Humanoids Daily: Sharpa ramps up mass production of vision-based tactile hand
🎥 线索来源（数字已以官方源校正）：灵巧手价格金字塔 Top10（Fafuhumanoid）
关联：专题-灵巧手产品全景 · 概念-触觉传感器 · 卡片-TacTip-DigiTac · 卡片-ControlTac · 卡片-帕西尼-PaXini · 专题-触觉实验平台（能买·能搭·能跑）