NVIDIA wählte Unitree aus, ersetzte aber dessen Greifarm.
Unitree wurde von NVIDIA ausgewählt, aber NVIDIA hat nicht Unitrees Hand gewählt.
Während Unitree Technology die IPO-Überprüfung an der STAR-Marke bestanden hat, wurde sein Roboter H2 Plus von NVIDIA ernannt und wird zur Grundlage des referenzierten humanoiden Roboters NVIDIA Isaac GR00T, den NVIDIA vorgestellt hat.
Dieser starke Zusammenschluss hat die Branchen der Embodied Intelligence und der Künstlichen Intelligenz in Aufruhr versetzt. Schließlich bedarf das Ansehen von NVIDIA keiner weiteren Erklärung, und Unitree hat sich dank der hervorragenden Bewegungssteuerung seiner Roboter in die erste Liga der globalen humanoiden Roboter geschafft.
Was aber wirklich überraschend ist, ist, dass dieser referenzierte Roboter nicht Unitrees eigene dexter Hand verwendet, sondern stattdessen die Sharpa Wave.
Sharpa ist ein junges Unternehmen, das erst seit zwei Jahren auf dem Markt ist. Sein Hauptsitz befindet sich in Singapur, und das Kernteam stammt aus dem Dexter-Hand-Team von Hesai Technology, das 2024 gegründet wurde. Es hat nicht die gleiche Bekanntheit wie Unitree und taucht nicht so häufig in Finanzierungsnachrichten wie Lingxin Qiaoshou oder Lingjiedian auf.
Während der diesjährigen Frühlingsfeier hat die Sharpa-Dexter-Hand auch in der Show "Meine unvergessliche Silvesterfeier" von Shen Teng und Ma Li gezeigt. Trotzdem bleibt es in der Nische der Dexter-Hände sehr diskret.
Jetzt steht es aber zusammen mit Unitree am Tisch der Embodied Intelligence von NVIDIA.
Eines ist für den Körper verantwortlich, das andere für die Hände.
Nur was macht ein Dexter-Hand-Unternehmen mit nur zwei Jahren Betriebszeit so attraktiv für NVIDIA?
Unitrees Hand hat dieses Mal verloren
Tatsächlich hat Unitree nicht keine eigene Dexter-Hand.
Nach den öffentlichen Produktlinien hat Unitree bereits die Dex-Serie von Dexter-Händen entwickelt, die sowohl Drei-Finger- als auch Fünf-Finger-Lösungen umfasst und gute Ergebnisse zeigt.
Aber was NVIDIA diesmal will, ist möglicherweise nicht nur eine "Hand, die auf einen humanoiden Roboter montiert werden kann".
Von der technischen Route her hat die Dexter-Hand von Sharpa tatsächlich überragende Eigenschaften.
Im Jahr 2024 gründete Hesai Technology ein Dexter-Hand-Team, das die Vorstufe von Sharpa war. Von Hesais Lidar-Technologie zu Dexter-Händen scheint Sharpa eine Art "Kreuzung" zu sein.
In der Vorstellung vieler Menschen sind die Autonomes Fahren und die Robotik zwei völlig verschiedene Branchen.
Aber für ein Unternehmen wie Hesai gibt es zwischen diesen beiden Bereichen tatsächlich etwas gemeinsames technisches Know-how.
Beim autonomen Fahren muss die Maschine in einer komplexen Umgebung in Echtzeit wahrnehmen, verstehen und Entscheidungen treffen, was hohe Anforderungen an die Genauigkeit der Sensoren, die Zuverlässigkeit des Systems und die technische Umsetzung stellt. Ähnliche Probleme treten auch auf, wenn Roboter in die reale Welt gehen und Aufgaben ausführen.
Der Unterschied besteht darin, dass beim autonomen Fahren es darum geht, "wie das Auto die Welt sehen kann", während es bei der Dexter-Hand darum geht, "wie der Roboter die Welt berühren kann".
Deshalb hat Sharpa seine bisherigen Fähigkeiten auf einen anderen Sektor übertragen. Kurz nach seiner Gründung hat Sharpa sein Flaggschiffprodukt, die Sharpa Wave Dexter-Hand, vorgestellt.
In der Branche der Dexter-Hände besteht ein langjähriges Dilemma: Leistung und Massenproduktion sind oft schwer zu vereinbaren.
Einige Produkte verwenden Unteraktuierungstechniken, um mehrere Gelenke mit wenigen Motoren zu steuern. Dies ist kostengünstiger, aber die Flexibilität und die Steuergenauigkeit sind eingeschränkt. Andere Produkte streben eine Leistung an, die der menschlichen Hand nahekommt, haben aber einen komplexen Aufbau und sind teuer, was die Massenproduktion erschwert.
Sharpa hat sich für einen Mittelweg entschieden.
Die Sharpa Wave verfügt über 22 aktive Freiheitsgrade und hat eine Größe, die annähernd im Verhältnis 1:1 zur menschlichen Hand ist. Um eine höhere Steuergenauigkeit zu erreichen, verwendet sie eine Direktantriebsarchitektur, die die Reaktionsgeschwindigkeit der Gelenke und die Bewegungssteuerung verbessert.
Aber wichtiger als die Anzahl der Freiheitsgrade ist Sharpas Investition in das taktile System.
In der Branche der humanoiden Roboter wird ein immer deutlicherer Trend sichtbar: Blosses Sehen reicht nicht mehr aus, um komplexe Handlungen auszuführen.
Sharpa hat ein taktiles System namens Dynamic Tactile Array (DTA) entwickelt. In jeder Fingerspitze sind Miniaturkameras und über 1.000 taktile Sensoren integriert, die es dem Roboter ermöglichen, Druckänderungen zu erfassen und Texturen, Gleitbewegungen und Kontaktzustände zu erkennen, ähnlich wie die taktile Rückmeldung einer menschlichen Fingerspitze.
Laut den von Sharpa veröffentlichten Daten kann die taktile Empfindlichkeit auf 0,005 N genau gemessen werden, die Aktualisierungsrate beträgt 180 Hz, die Steuerfrequenz der gesamten Hand erreicht 500 Hz, und die Kraftausgabe einer einzelnen Fingerspitze beträgt über 20 N.
All diese Parameter zielen auf ein gemeinsames Ziel: Dem Roboter die Fähigkeit zu verleihen, reale Objekte zu manipulieren.
Dies entspricht nicht vollständig der Richtung von Unitrees eigenen Dexter-Händen.
Unitrees Dex-Serie ist eher an sein gesamtes System angepasst. Sowohl die Drei-Finger- als auch die Fünf-Finger-Lösung zielen darauf ab, dass der Roboter innerhalb seines eigenen Körpers, seiner Bewegungssteuerung und seiner Entwicklungsumgebung Greif- und Manipulationsaufgaben ausführt.
Das heißt nicht, dass Unitrees Hände schlecht sind, sondern dass für NVIDIAs referenzierten Roboter die Hände von Sharpa besser geeignet sind.
Der Wert der Sharpa Wave liegt darin, dass sie die "Berührung mit der Welt" in einen Dateneingang verwandelt, den der Roboter wahrnehmen, darauf reagieren und trainieren kann.
Aber Parameter bleiben immer nur Parameter. Um zu beweisen, dass die Dexter-Hand tatsächlich die Fähigkeit hat, "die Welt zu berühren", muss es auf konkrete Aufgaben ankommen.
Und genau deshalb hat Sharpa die Aufmerksamkeit des Marktes erregt, indem es diese Parameter in eine Reihe von Demonstrationen umgesetzt hat, die die Konkurrenz beeindruckt hat.
Schöne Dexter-Hand, karten ausgeben
Bei der Produktenpräsentation auf der IROS 2025 (International Conference on Intelligent Robots and Systems) hat eine Demonstration von Sharpa die Branche beeindruckt: Eine Sharpa-Dexter-Hand hat eine Karte aus einem Stapel Karten von einer anderen Hand genommen und auf den Tisch gelegt.
Der Grund für die beeindruckende Wirkung liegt darin, dass das Ausgeben von Karten eine sehr hohe Genauigkeit in der Kraftsteuerung und die Fähigkeit erfordert, das Gleiten der Karten vorherzusagen.
Darüber hinaus hat Sharpa eine Reihe von Demonstrationsvideos veröffentlicht: autonomes Schälen von Eiern, Schälen von Äpfeln, Kartenausgeben, Falten von Papierwindrädern und sogar das Zusammenbauen eines Computers: einschließlich des präzisen Einsteckens einer Grafikkarte und des Anziehens der Befestigungsschrauben.
Diese Aufgaben erscheinen nur als interessante Demos, aber für die Roboterbranche repräsentieren sie völlig unterschiedliche technische Schwierigkeiten. Denn es ist nicht schwierig, ein Objekt zu greifen, aber es ist wirklich schwierig, den Kontaktprozess zu steuern.
Ein Roboter kann ein Ei problemlos aufnehmen, aber er weiß möglicherweise nicht, wann er die Kraft erhöhen oder verringern sollte; er kann eine Karte erkennen, aber es ist schwierig, zu verhindern, dass das Papier rutscht oder sich verformt.
Die meisten Fähigkeiten, die Sharpa gezeigt hat, zielen im Wesentlichen auf ein und dasselbe Problem: Kann der Roboter wie ein Mensch seine Bewegungen durch taktile Rückmeldung kontinuierlich anpassen?
In diesem Prozess kommt das DTA-Taktilsystem zum Einsatz.
Wenn der Roboter ein Objekt berührt, kann die Fingerspitze in Echtzeit Druckänderungen, Reibungszustände und die Gleitneigung des Objekts erfassen und diese an das Steuerungssystem senden, um dynamische Anpassungen vorzunehmen. Weiche oder zerbrechliche Objekte wie Eier, Papier und Früchte zeigen am besten den Wert dieses Systems.
Zugleich ist Sharpa nicht nur auf die Lieferung von Dexter-Händen beschränkt. Im Jahr 2026 hat das Unternehmen seinen ersten ganzheitlichen humanoiden Roboter, den Sharpa North, vorgestellt.
Auf der CES 2026 hat der North Demonstrationen wie Tischtennisspielen, Fotografieren mit einem Selfie-Stick und Kartenausgeben durchgeführt. Das repräsentativste Beispiel ist jedoch eine Aufgabe, bei der er ein Papierwindrad autonom in über 30 Schritten zusammenbaute.
Von der Erkennung der Teile, dem Greifen des Materials bis hin zum Falten, Zusammenfügen und endgültigen Zusammenbau dauerte der gesamte Prozess mehrere Minuten und beinhaltete zahlreiche Kooperationen beider Hände und kontinuierliche Bewegungsplanung. Dies bedeutet, dass der Sharpa-Roboter die Möglichkeit hat, langfristige, mehrstufige Aufgaben auszuführen.
Von der Dexter-Hand zum humanoiden Roboter, von einem Hardwarelieferanten zum Full-Stack-Systementwickler, Sharpas Weg wird immer deutlicher:
Es ist nicht zufrieden damit, nur ein Bauteil eines Roboters zu sein. Was es wirklich will, ist, Teil einer nächsten Generation von Embodied-Intelligence-Plattformen zu werden.
Und die Plattform ist auch der Schlüsselbegriff für NVIDIAs referenzierten Roboter.
Wenn die vorherigen Demonstrationen gezeigt haben, dass Sharpas Hand komplexe Aufgaben ausführen kann, dann ist die nächste entscheidende Frage: Was kann eine solche Hand für NVIDIA bringen?
Die Konkurrenz will den Tisch umwerfen
Für Sharpa ist die Auswahl durch NVIDIA sicherlich ein markanter Moment.
Aber der wichtigste Punkt ist , dass Sharpa in diesem referenzierten Roboter eine sehr wichtige Rolle spielt.
Weil NVIDIA mit dem "referenzierten Roboter" eine wiederverwendbare Entwicklungsbasis für die Embodied-Intelligence-Branche schaffen will, damit Entwickler, Forschungsinstitute und Roboterunternehmen um dieses Konzept herum trainieren, validieren und entwickeln können.
In diesem Konzept liefert Unitree den Körper. Dank seiner Bewegungssteuerungstechnologie löst Unitree das Problem, wie der Roboter aufstehen, gehen und sich bewegen kann.
Sharpa füllt die Lücke, wie der Roboter nach dem Herantreten an ein Objekt tatsächlich seine Hände einsetzen kann, um Arbeit zu verrichten.
Aber für NVIDIA ist das noch nicht alles.
Wichtiger ist, dass Sharpas Produkte in das Isaac Lab integriert wurden. Dies ist das zentralste Open-Source-Simulations-Trainingsframework in NVIDIAs Robotiksystem.
Im Fernsteuerungsmodus kann ein menschlicher Bediener über eine Datenglove eine 22-Freiheitsgrade-Dexter-Hand steuern und die Handbewegungen in Echtzeit auf die Roboter-Gelenke abbilden. Diese Bewegungen werden dann als Daten für das Imitationslernen und die Strategietrainings aufgezeichnet und können später trainiert, wiederverwendet und erweitert werden.
Deshalb hat Sharpa nicht nur einen gewöhnlichen Hardwareplatz erhalten. Es hat sich in NVIDIAs gesamten Prozess von der Fernsteuerungsdatenerfassung, der Simulationsausbildung, der Strategiebewertung bis zur realen Implementierung integriert. Dies ist der Kernwert seiner Zusammenarbeit mit NVIDIA.
Naturgemäß bedeutet die Auswahl durch NVIDIA nicht, dass Sharpa bereits den Sieg vorweggenommen hat, denn die Dexter-Hand-Branche entwickelt sich sehr schnell.
In den letzten einiger Jahren hat das Kapital dieser "Hand" fast hinterher gejagt: Unternehmen wie Lingxin Qiaoshou, Lingjiedian, Yingshi Robot, Aoyi Technology und Pacini Sensing beschleunigen die Iteration in Bezug auf hohe Freiheitsgrade, taktile Rückmeldung, Kraftsteuergenauigkeit und Massenproduktionsfähigkeit.
Einige konkurrieren um die Finanzierungsgeschwindigkeit und die Produktumsetzung.
Beispielsweise hat Lingxin Qiaoshou seit 2025 mehrere Finanzierungsrunden abgeschlossen. Nach der B+-Runde im Jahr 2026 wurde seine Schätzung auf 3 Milliarden US-Dollar geschätzt, und das Ziel der nächsten Finanzierungsrunde liegt bei 6 Milliarden US-Dollar. Yingshi Robot hat im Jahr 2026 auch mehrere Hundert Millionen Yuan in der C1- und C2-Runde finanziert und setzt weiterhin auf die Forschung und Entwicklung der Dexter-Manipulationstechnologie, die Innovation der Kernkomponenten und die Produktlieferfähigkeit.
Andere konkurrieren um die taktile Technologie.
Pacini Sensing hat eine Produktlinie entwickelt, die multidimensionale taktile Sensoren, die Dexter-Hand-Serie DexH und den humanoiden Roboter TORA umfasst. Im März 2026 hat es eine B-Runde von über 1 Milliarde Yuan abgeschlossen.
Die neue Generation von Dexter-Händen von Aoyi Technology hat die hochdichte taktile Punktmatrix-Sensoren und die Druckempfindlichkeit von 0,1 N bis 25 N als Verkaufsargumente in den Vordergrund gestellt.
Das bedeutet, dass heute 22 Freiheitsgrade, das DTA-Taktilsystem und NVIDIAs Referenzdesign im Vordergrund stehen, aber morgen könnte es eine neue Hand geben, die mit geringeren Kosten, höherer Stabil