蚂蚁灵波开源触觉预训练模型LingBot-Touch
原标题：蚂蚁灵波又放大招！机器人通用大脑学会共享“手感”
AI 摘要
蚂蚁灵波开源了面向灵巧操作的触觉预训练基础模型LingBot-Touch，可统一处理压阻式、视触觉、磁触觉等不同传感器信号并编码为可复用的触觉Token。该模型用4983小时真实触觉数据自监督预训练，在Sharpa Wave和XHand1两款灵巧手、四种策略模型上完成26项真机任务，平均成功率普遍提升，其中LingBot-VLA在Sharpa Wave上从45.60%升至72.51%。此举补齐了蚂蚁灵波机器人通用大脑的触觉感知能力，有望降低跨硬件的数据采集与适配成本。
正文节选
智东西（公众号：zhidxcom） 作者 | 周加琦 编辑 | 漠影 具身智能正在加速突破灵巧操作的能力边界，但不同灵巧手之间，仍然存在一道难以跨越的触觉数据鸿沟。 如何打破不同传感器之间的数据壁垒，成为实现通用灵巧操作的重要一步。 智东西11月10日报道，蚂蚁灵波正式开源面向灵巧操作的触觉预训练基础模型LingBot-Touch。该模型能统一处理压阻式、视触觉等不同类型的传感信号，将其编码为统一、可复用的触觉表征，供不同灵巧手和策略模型使用。 在真机测试中，LingBot-Touch与两款不同灵巧手和四种策略模型结合，完成26项真实操作任务。结果显示，四种策略模型在两款灵巧手上的平均任务成功率均得到提升。 其中，在Sharpa Wave灵巧手上，LingBot-VLA的平均成功率从45.60%提升至72.51%。 此次发布也进一步完善了蚂蚁灵波的具身原生机器人通用大脑。继空间感知、动态环境交互和灵巧操作之后，补齐其通用触觉感知能力。 项目主页：https://technology.robbyant.com/lingbot-touch 技术报告：https://github.com/R