机器人电报11月11日讯，蚂蚁灵波近日正式开源了面向灵巧操作的触觉预训练基础模型LingBot-Touch。该模型能够统一处理压阻式、视触觉等不同类型传感器采集的触觉信号，将其编码为统一且可复用的触觉表征，供不同灵巧手和策略模型调用，从而打破不同灵巧手之间的触觉数据壁垒。在拧瓶盖、翻书、零件装配等精细化任务中，机器人不仅需要判断物体的位置，还需感知手指接触后的受力变化与位移，这使得跨传感器的触觉数据统一成为实现通用灵巧操作的关键环节。
在真机测试中，LingBot-Touch与两款不同灵巧手及四种策略模型组合，完成了26项真实操作任务。测试结果显示，四种策略模型在两款灵巧手上的平均任务成功率均有所提升。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%。此次发布进一步完善了蚂蚁灵波具身原生机器人通用大脑的能力版图，继空间感知、动态环境交互和灵巧操作之后，补齐了通用触觉感知能力。
该项目的项目主页为 https://technology.robbyant.com/lingbot-touch，技术报告见 GitHub 仓库（https://github.com/Robbyant/lingbot-touch/tree/main/paper），代码仓库地址为 https://github.com/Robbyant/lingbot-touch，模型已同步上线 Hugging Face（https://huggingface.co/collections/robbyant/lingbot-touch）及魔搭社区（https://www.modelscope.cn/collections/Robbyant/LingBot-Touch）。