大模型进军机器人：具身原生基模如何重塑触觉手感 | AI新闻

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通用大模型的狂欢与物理世界的触觉鸿沟

随着人工智能技术的迅猛发展，以语言与多模态为代表的通用大模型（LLM）正加速向具身机器人领域渗透。前有 OpenAI 驱动的双足与轮式系统频频刷屏，近有 Claude 系列的最新旗舰 Fable 5.2 在机器人灵巧操控基准测试 RoboDojo 中取得 64.9% 的惊艳成绩。在仿真与特定演示场景中，机器人似乎已经能够流畅地完成拧瓶盖、解魔方甚至执笔作画等一系列高复杂度动作。

然而，测试环境的高分与精心编排的 Demo，是否意味着我们已经跨过了通往 AGI（通用人工智能）在物理世界落地的最后一道门槛？

当机器人真正伸出手臂，置身于未建模的非结构化现实环境时，挑战才真正显现。以最日常的拧瓶盖为例，手指必须根据接触瞬间的微小摩擦力动态调节法向压力，在发生滑移的几毫秒内迅速做出闭环反馈。这种对细微受力、材料形变以及瞬态滑动趋势的感知，无法单纯依赖远距离的视觉摄像头解决。视觉存在视线遮挡、光照干扰和延迟问题，机器人若要实现类人的精细操作，核心痛点在于缺失了真实、泛化且可靠的“手感”。要想追踪这些硬核的前沿进展，获取及时的行业脉搏，可以通过专业的 AI门户获取前沿的 AI资讯与 AI日报。

异构触觉困境：如何打破硬件传感器的孤岛

构建机器人通用触觉基础模型的难度，往往被外界低估。在传统计算机视觉中，图像数据以 RGB 像素网格为统一标准；在 NLP 领域，文本均可拆解为 Token 序列。但触觉传感领域的技术路线极度分化，目前主流的传感方案包括三大类：

视触觉传感器：利用内部微型相机记录弹性凝胶表面的接触形变，拥有极高的空间几何与轮廓分辨率。

磁触觉传感器：依赖受压后内部软质磁性介质变形产生的磁场变化，能够直接解算三维力大小与方向。

压阻式触觉传感器：通过阵列化材料受压后电阻的变化反映压力分布，具有响应迅速、结构纤薄的优点。

这三种传感方案的测量物理量、空间分布拓扑、采样频率及输出信号维度完全不同。在过去，开发人员通常为特定灵巧手上的某一款传感器单独训练模型，导致数据孤岛严重。一旦更换手部硬件，整个感知与控制策略就必须重新收集数据、重新训练。

国内蚂蚁灵波发布的触觉基础模型 LingBot-Touch，在打破传感器异构壁垒上给出了破局方案。该架构通过统一的标准化指尖几何坐标系，将视触觉、磁式和压阻式的感知单元（Taxel）全部映射至三维几何空间中。模型为每个输入单元构建了带有“时间索引、手指编号、3D空间坐标”的五维定位地址，再通过专有的轻量化分立 Tokenizer 将原始信号转化为统一格式，最终送入共享的 Haptic Transformer（HaT）主干网络学习。这种多分支、统一主干的设计，让不同传感器的数据能够在一个大模型内协同训练，提炼共通的物理接触规律。

Tactile-JEPA 与海量真实数据的化学反应

解决了数据多源异构的接入问题后，模型“该如何高效学习触觉”成为了下一个核心难题。与自然语言或连续视频流不同，触觉信号具有高度的“时空稀疏性”。在机械臂挥动、手指尚未接触物体的绝大多数时间内，传感器回传的数据基本都是接近零值的静态背景噪声。如果盲目套用传统自编码器的像素/信号重建目标，模型会将大量算力浪费在预测静止背景上，极易产生表征坍缩。

为此，LingBot-Touch 借鉴了非生成式的联合嵌入预测架构（JEPA）思想，提出了专为接触动态设计的 Tactile-JEPA：

潜在空间掩码预测：将部分触觉 Token 遮挡，由上下文编码器（Context Encoder）处理可见信号，目标编码器（Target Encoder）处理完整序列并在潜在特征空间进行监督比对。

规避低级噪声重建：模型不直接还原底层传感器原始数值，而是强迫网络在隐空间中理解接触力大小、受力中心迁移、动态滑动演化等高层物理语义。

指数移动平均（EMA）更新机制：目标编码器参数通过上下文编码器平滑更新，确保了训练过程的高稳定性与表征丰富度。

在数据源构建上，该系统积累了近 5000 小时的真实交互触觉数据（约 13.3 亿帧），涵盖擦拭、抓取、装配、双手协同等数百种复杂任务。更为关键的是，这些数据约三分之二来自于人类操作员佩戴触觉手套所记录的日常操作，三分之一由灵巧手遥操作采集。这为行业提供了一个崭新的数据规模化扩展范式：训练触觉基模并不强依赖昂贵的机器人真机集群，借助人类泛化操作沉淀触觉先验，是加速 AGI 走向具身化的重要杠杆。

真机验证：触觉质量直接决定操作成功率上限

高质量的通用触觉表征能否真正赋能动作执行？评估结果给出了极具说服力的证据。在脱离动作控制的纯特征理解测试中，模型在接触力预测上的平均误差低于 2 牛顿，空间接触中心定位误差进入了亚毫米级别。

在真实机器人与仿真强化学习场景中，LingBot-Touch 展现出了卓越的通用适配性。实验覆盖了 Sharpa Wave 与 XHand1 等主流多指灵巧手，并无缝接入了 Diffusion Policy、π0.5、LingBot-VLA 和 T-Rex 等不同流派的机器人动作模型：

真机大幅增益：在包含 26 项高难度任务的真机评测中，接入该触觉基模后，各类策略模型的任务成功率均实现了 20 到 30 个百分点的跳跃式跃升（例如 LingBot-VLA 在 Sharpa Wave 上的成功率从 45.6% 跃升至 72.5%）。

超越传统触觉方案：相比于直接使用二值接触开关或常规 CNN 提取的触觉特征，统一预训练的高质量表征在盘子旋转、笔旋转等强依赖实时滑移控制的任务上，成功率优势高达数倍。

展现 Scaling Law 潜力：随着预训练数据从 1000 小时扩展到 5000 小时，并同步扩展 Transformer 骨干网络容量（如升级至 HaT-Small），模型在跨模态检索、受力估计及下游操作上的泛化能力呈现出稳定的持续增强态势。

这明确印证了一个结论：为机器人简单接入传感器硬件远远不够，触觉表征本身的通用性与鲁棒性，才是打破精细操作性能天花板的根本推手。

具身原生基模：通往物理世界 AGI 的必经之路

回顾通用大模型进军物理世界的历程，以 ChatGPT、Claude 等为代表的 LLM 为机器人赋予了无与伦比的高层常识理解、长程任务拆解与 Prompt 交互能力。但仅有上层“智脑”还远远无法在复杂的物理环境中独立生存。

机器人通用大脑的完整终局，必然是“认知脑”与“具身原生基模”的深层交融。一个能够从容应对真实物理扰动的具身系统，应当包含几个环环相扣的核心模块：

空间几何模型：提供厘米级至毫米级的环境与物体 3D 拓扑理解；

物理世界模型：基于动力学预测环境与物体随时间及施加动作的动态推演；

具身原生触觉模型：在物体交互界面提供高频、毫秒级的力学微调与滑移反馈；

多模态动作生成模型：融合全模态感知信息，实时生成灵巧执行轨迹。

当前，学术界与产业界正逐步厘清一个根本命题：在五花八门的机器人本体中，哪些物理规律是可以被大模型跨硬件共享的通用先验，哪些参数又是必须保留给特定本体进行微调适配的局部特征。LingBot-Touch 等探索充分表明，触觉与物理力学规律同样具备跨硬件迁移与大规模预训练的可能。

具身智能正在从单一的视觉-动作端到端模仿，步入多物理感知深度协同的新纪元。在这个 AI 浪潮日新月异的时代，无论是探索大模型的前沿理论，还是挖掘具身智能与人工智能产业变现的新机会，持续关注深度 AI新闻都将为你的技术决策提供清晰的指引。随着更多物理基础模型的成熟，机器人终将拥有真正敏锐细腻的“手感”，在工厂、家庭与极端环境中稳健自如地服务人类社会。