NeoteAI 联合复旦把触觉推成具身智能核心基建
量子位 · wechat · 2026-07-26
- NeoteAI 联合复旦大学发布了围绕触觉的具身智能系列工作：Foundation、VTLA、TWAM。
- 核心观点是：真实世界里的机器人不能只靠视觉，触觉反馈对于识别接触、打滑、过载、碰边等瞬间状态至关重要。
- NeoData 试图做触觉数据底座：超过 3 万小时视觉-触觉交互数据、140 万条操作片段、33 亿时间步、80 亿帧 RGB、100 亿帧触觉图像，并覆盖 6 种机器人本体、450 项长程任务。
- NeoForce 试图把不同触觉硬件输出统一成可迁移的触觉表征，解决跨设备融合问题。
- VTLA 走的是“触觉预判”路线，预测未来 50 步内的触觉演变，并在插拔、收纳、折叠等任务上展示了明显提升。
- TWAM 则把视频、触觉和动作一起纳入世界模型，在仿真和真机测试中都给出了不错的成功率提升。
- 项目强调数据和模型会开源，把“触觉”定义为具身智能下一阶段的重要基础设施。
所属事件:新智具身联合复旦发布触觉具身智能系列工作(2 条相关)→
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