蚂蚁灵波开源 LingBot-Touch 触觉模型：拉拉链成功率从 15% 升至 59%
赛博禅心 · wechat · 2026-11-10
蚂蚁灵波开源机器人触觉模型 LingBot-Touch，代码与权重已发布在 GitHub 和 HuggingFace。它把视触觉、磁触觉、压阻式三种传感器读数统一编码为「触觉 Token」，供动作模型使用，解决原始读数直接喂模型反而降低成功率的问题(SharpaWave+π0.5 拉拉链从 39% 掉到 15%)。
关键做法与数据：
- 训练数据共 4,983 小时真实采集(2/3 戴触觉手套采集，1/3 遥控灵巧手)，采用 Tactile-JEPA 方法：随机遮住部分测点，让模型根据剩余测点猜测接触情况。
- 26 项真机任务、4 种动作模型实测：拧瓶盖成功率升至 90%;分拣麻将牌(靠指尖认牌面)从 5% 升到 56.25%;弹 SD 卡在 T-Rex 上从 32% 升到 92%。
- 跨灵巧手泛化：在训练外的星动纪元 XHand 上直接沿用，π0.5 平均成功率从 48% 升到 74.17%——厂商可自选传感器，触觉层直接用现成模型。
- 主模型仅 0.00532B 参数以保证低延迟，另有更大的 Small 版可选；下一步计划把视觉、深度、触觉、温度整合进同一模型，触觉从指尖扩展到整手。
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