Bei der Roboterhand SharpaWave orientiert sich das Unternehmen Sharpa an nicht weniger als dem menschlichen Vorbild. In diesem Bereich sieht es eine technische Lücke Robotikhersteller. Denn die Fortbewegung von Robotern ist technisch weitgehend gelöst, wie unter anderem Agibot und Bosten Dynamics beweisen.

Mit Objekten umzugehen, stellt aber weiterhin eine Hürde dar. Anders als beim autonomen Fahren müssen Roboter für Industrie und Haushalt aber unentwegt mit Objekten und Menschen interagieren.

Hände als Schlüssel für physische Intelligenz

Laut Sharpa liegt der größte technische Engpass bei Robotern in der Feinmotorik. Hände und Lippen beanspruchen beim Menschen einen Großteil der sensorischen Verarbeitung im Gehirn. Entsprechend sei eine leistungsfähige Greiftechnik Voraussetzung für lernfähige Maschinen.

Das Unternehmen verweist darauf, dass einfache Greifer zwar Transportaufgaben übernehmen können, komplexe Abläufe das Öffnen von Türen, Bedienen von Werkzeugen oder das präzise Greifen empfindlicher Objekte aber eine feinfühligere Technik erfordern.

Empfohlener redaktioneller Inhalt

Mit Ihrer Zustimmung wird hier ein externes Video (TargetVideo GmbH) geladen.

Videos immer laden

Ich bin damit einverstanden, dass mir externe Inhalte angezeigt werden. Damit können personenbezogene Daten an Drittplattformen (TargetVideo GmbH) übermittelt werden. Mehr dazu in unserer Datenschutzerklärung.

Der Roboter mit den SharpaWave-Händen soll kraftvoll zupacken, aber auch mit kleinen Objekten umgehen können. Tisch-Tennis spielt er ganz ordentlich.

(Bild: heise medien / André Kramer)

SharpaWave mit 22 Freiheitsgraden

Sharpa zeigt auf der CES 2026 die Roboterhand SharpaWave. Sie verfügt über 22 aktiv angesteuerte Bewegungsachsen und orientiert sich in Größe und Aufbau an der menschlichen Hand. Taktile Sensoren erfassen an den Fingerspitzen Druck und Kontakt mit hoher Auflösung.

Laut Hersteller kann die Hand sich schnell bewegen und kraftvoll zupacken. Mit dieser Kombination soll sie eine Schere bedienen, kleine Objekte greifen und Seiten umblättern können. Sharpa gibt an, dass die Hand für mehr als eine Million Greifzyklen ausgelegt ist.

Datenqualität statt Datenmenge

Sharpa betonte die Bedeutung hochwertiger Trainingsdaten für lernfähige Roboter. Reale Interaktionsdaten aus der physischen Welt seien wertvoller als große Mengen unspezifischer Bild- oder Textdaten. Hardware wie die Roboterhand SharpaWave erleichtere den Zugang zu solchen Daten und verbessere deren Nutzbarkeit für Lernverfahren.

Nach Ansicht des Unternehmens entscheidet die Qualität der Mechanik darüber, welche Erfahrungen ein Roboter sammeln kann. Nur mit präziser Sensorik und robuster Konstruktion lasse sich eine verlässliche Grundlage für weiterentwickelte KI-Systeme schaffen.

heise online ist offizieller Medienpartner der CES 2026

(akr)