蚂蚁灵波开源触觉基础模型 LingBot-Touch
原标题：Fable 5.2 “撞车”蚂蚁灵波触觉模型，CEO 朱兴：两类模型协同将加速具身产业成熟
AI 摘要
11月10日，蚂蚁灵波科技开源触觉基础模型 LingBot-Touch，与同日发布的 Claude Fable 5.2 形成对照。该模型基于近5000小时真实触觉数据预训练，覆盖磁触觉、视触觉和压阻式三类传感原理，将不同信号统一为触觉 Token，并已接入 LingBot-VLA。在26项真机测试中，接入后四种动作模型的任务成功率提高约14至26个百分点。CEO 朱兴表示通用大模型与具身基础模型是协同关系，公司坚持具身原生路线，模型、代码和技术报告已在 Hugging Face、GitHub 和魔搭社区开源。
正文节选
0 11 月 10 日，Claude Fable 5.2 发布同日，蚂蚁灵波科技开源触觉基础模型 LingBot-Touch。一款面向数字世界的通用大模型，一款面向物理操作闭环的具身基础模型，同一天走进公众视野。 这两条技术路线的关系，正是当下具身智能行业讨论的焦点。在蚂蚁灵波看来，通用大模型与具身基础模型更接近 1+1＞2 的协同关系：前者增强对任务和环境的理解与推理，后者补齐物理感知与闭环操作能力，两者齐头并进，才能共同加速具身产业成熟。 此次开源的 LingBot-Touch 基于近 5000 小时真实触觉数据预训练，覆盖磁触觉、视触觉和压阻式三类主流传感原理，可将不同信号转化为同一套触觉表征，供不同灵巧手和动作模型使用，让机器人在“看得清楚、想得明白”的同时，进一步补齐精细操作所需的触觉感知。 此前，蚂蚁灵波通用大脑已覆盖高精度空间感知、高动态环境交互和可泛化灵巧操作，此次 LingBot-Touch 已接入 LingBot-VLA，将感知能力延伸到“指尖”，让机器人“摸得更灵敏”，具身原生通用大脑的手眼协同能力再上台阶。 26 项真机测试，任务成功率提高 14 至 26 个百