蚂蚁灵波开源触觉模型，三类信号可跨硬件复用
11月10日，蚂蚁灵波科技开源触觉基础模型LingBot-Touch。该模型基于4983小时真实触觉数据、46.4万段交互和约13.3亿帧数据预训练，覆盖磁触觉、视触觉和压阻式三类传感原理，将不同信号转化为统一的触觉Token，供不同灵巧手和动作模型使用。
LingBot-Touch提供Tiny和Small两个版本，轻量化的Tiny版约530万参数。接入LingBot-VLA、π0.5和T-Rex后，模型参数量分别只增加0.13%、0.15%和0.16%。
真机测试搭载Sharpa Wave和XHand两款灵巧手，以及LingBot-VLA、π0.5、Diffusion Policy和T-Rex四款动作模型，完成翻书、叠杯、搬运易变形杯、按软硬分拣、交接盒子等26项任务。四种动作模型的平均成功率，均为使用LingBot-Touch时最高。
技术报告显示，在拉合拉链任务中，π0.5在Sharpa Wave上不用触觉的成功率为39%，直接输入原始信号降至15%，使用LingBot-Touch的触觉Token后升至59%。XHand的磁触觉传感器型号未出现在预训练数据中，固定LingBot-Touch参数、仅用示范数据训练动作策略后，LingBot-VLA搬运易变形杯的成功率从58%升至90%。代码与权重已全部开源。
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通用大模型进入物理世界的速度，比很多人预想的要快。第一个高潮发生在9月，源于GPT-6Astra的发布。它被OpenAI称为“世界上最好的计算机使用模型”，因为它不再局限于文本交互，而是能像人一样直接操作软件来完成复杂工作流。很快就有研究团队把它接到了机器人身上做测试。在RoboDojo的42项操作任务中，GPT-6Astra没有针对这些任务做任何微调，综合得分就超过了榜单上全部40个公开动作策略。北京时间11月10日凌晨，Anthropic发布Claude Fable 5.2，同样从未专门接受过机器人训练，在机器人仿真测试RoboDojo Sim中，Fable 5.2成功率从上一代的27.6...
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太反差了。 明明给机器人装上了触觉，它咋就变得更笨了呢…… △图片由AI生成 事情是这样的。 最近有个团队做了个实验，他们在Sharpa Wave灵巧手的五个手指上都装上了触觉传感器，任务是让它把一个袋子的拉链拉上。 他们选用的动作模型是π0.5，在只靠摄像头的情况下，成功率来到了39%。 然后团队再把指尖传感器的读数原封不动地喂给它，按理来说，机器人多了一种感官，应当是拉拉链会更得心应手一些。 但您猜怎么着。 AUV（哎呦喂）……成功率直接掉到了15%！ 而且这还不是个例。 同样是Sharpa Wave灵巧手和π0.5这个组合，接上原始触觉后去做交接盒子的任务，成功率从57%掉到48%。 ...
- 2026-11-10 15:39 | 界面新闻：机器人ETF鹏华(159278)标的指数涨超2.3%，盘中净申购3300万份，蚂蚁灵波LingBot-Touch触觉基础模型开源阅读原文
有连云快讯 47分钟前 消息面上，11月10日，蚂蚁灵波科技开源触觉基础模型LingBot-Touch，为机器人大脑补齐关键的触觉感知能力。 消息面上，11月10日，蚂蚁灵波科技开源触觉基础模型LingBot-Touch，为机器人大脑补齐关键的触觉感知能力。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主流传感原理，可将不同信号转化为...
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近期，通用大模型在任务理解、复杂推理等能力上持续突破，机器人“大脑”走哪条技术路线，再次成为具身智能行业讨论的焦点。Anthropic最新发布的Claude Fable 5.2，展示了控制机器人拧瓶盖、操作拼图等能力，也在机器人仿真评测中取得明显进展。通用模型向物理世界延伸的潜力，正在得到更多验证。这也让一个问题变得更具体：当机器人已经能够理解指令、规划步骤，怎样才能把动作稳定地完成？11月10日，蚂蚁灵波科技开源触觉基础模型LingBot-Touch，从接触感知这一环节给出了自己的答案。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，将不同信号转化为统一的触...