螞蟻靈波開源觸覺基礎模型 LingBot-Touch
2026/11/10 — 11/10 19:21·6 個來源（全部）·6 篇報道（全部）·入選 11-10 日報
核心速覽 (Key Takeaways)
- 11 月 10 日，螞蟻靈波開源觸覺基礎模型 LingBot-Touch，基於近 5000 小時真實觸覺資料預訓練，把磁觸覺、視觸覺與壓阻式三類感測訊號統一為同一套觸覺表徵。
- 在兩款靈巧手的 26 項真機任務中，接入該表徵後四種動作模型平均成功率提升約 14 個百分點以上，技術報告、模型和程式碼已在 Hugging Face、GitHub 與魔搭社群開放下載。
事件背景與詳細解讀
2026 年 11 月 10 日，螞蟻靈波科技開源觸覺基礎模型 LingBot-Touch。據 IT 之家和 36 氪報道，該模型基於近 5000 小時真實觸覺資料預訓練，覆蓋磁觸覺、視觸覺和壓阻式三類主流感測原理，可將不同訊號轉化為同一套觸覺表徵，供不同靈巧手和動作模型使用。36 氪稱技術報告、模型和程式碼均已開源，開發者可在 Hugging Face、GitHub 和魔搭社群訪問下載。
雷峰網同日報道指出，LingBot-Touch 釋出當天恰逢 Claude Fable 5.2 釋出，螞蟻靈波 CEO 朱興稱通用大模型與具身基礎模型是 1+1＞2 的協同關係；該模型已接入 LingBot-VLA。智東西補充，LingBot-Touch 在 Sharpa Wave 靈巧手上，LingBot-VLA 的平均成功率從 45.60% 提升至 72.51%；InfoQ 中文稱在 Sharpa Wave 與 XHand1 兩款靈巧手的 26 項真機任務中，接入該表徵後 LingBot-VLA、π0.5、Diffusion Policy 和 T-Rex 四種動作模型的平均成功率提升約 14 至 26 個百分點。量子位報道稱，模型面向機器人觸覺感知，未披露引數量與訓練細節。目前，LingBot-Touch 已通過專案主頁、Hugging Face、GitHub 和魔搭社群開放。
AI 綜合 6 篇報道生成 · 更新於 3 天前
最新進展螞蟻靈波於 11 月 10 日開源觸覺基礎模型 LingBot-Touch，其基於近 5000 小時真實觸覺資料預訓練，把磁觸覺、視觸覺和壓阻式三類感測訊號統一成同一套觸覺表徵。在 Sharpa Wave 與 XHand1 兩款靈巧手的 26 項真機任務中，接入該表徵後 LingBot-VLA、π0.5、Diffusion Policy 和 T-Rex 四種動作模型的平均成功率提升約 14 至 26 個百分點。模型、程式碼與技術報告已在 Hugging Face、GitHub 及魔搭社群開放。
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螞蟻靈波於 11 月 10 日開源觸覺基礎模型 LingBot-Touch，其基於近 5000 小時真實觸覺資料預訓練，把磁觸覺、視觸覺和壓阻式三類感測訊號統一成同一套觸覺表徵。在 Sharpa Wave 與 XHand1 兩款靈巧手的 26 項真機任務中，接入該表徵後 LingBot-VLA、π0.5、Diffusion Policy 和 T-Rex 四種動作模型的平均成功率提升約 14 至 26 個百分點。模型、程式碼與技術報告已在 Hugging Face、GitHub 及魔搭社群開放。
看觸覺表徵如何把靈巧手成功率拉高十幾個點
InfoQ 中文AI 評分 64據智東西報道，螞蟻靈波 11 月 10 日開源面向靈巧操作的觸覺預訓練基礎模型 LingBot-Touch，可統一處理壓阻式、視觸覺等感測訊號並編碼為可複用觸覺表徵。真機測試中，LingBot-VLA 在 Sharpa Wave 靈巧手上的平均任務成功率從 45.60% 提升至 72.51%。
看觸覺基礎模型如何把靈巧手成功率拉高
智东西AI 評分 56據量子位報道，螞蟻靈波開源觸覺基礎模型 LingBot-Touch，稱其讓機器人獲得通用的觸覺“手感”，而不只依賴視覺。該模型以開源形式釋出，面向機器人觸覺感知，報道未披露引數量與訓練細節。
瞭解具身智慧在觸覺感知上的開源進展
量子位AI 評分 56據雷峰網報道，在 Claude Fable 5.2 釋出的同一天，螞蟻靈波開源觸覺基礎模型 LingBot-Touch，其基於近 5000 小時真實觸覺資料預訓練，覆蓋磁觸覺、視觸覺和壓阻式三類感測原理。CEO 朱興稱通用大模型與具身基礎模型是 1+1＞2 的協同關係；該模型已接入 LingBot-VLA，26 項真機測試任務成功率提升 14 至 26 個百分點。
一次看清觸覺模型開源的關鍵引數與實測
雷峰网AI 評分 64據 36 氪報道，螞蟻靈波 11 月 10 日釋出觸覺基礎模型 LingBot-Touch，其基於近 5000 小時真實觸覺資料預訓練，覆蓋磁觸覺、視觸覺和壓阻式三類主流感測原理，可將不同訊號轉化為同一套觸覺表徵，供不同靈巧手和動作模型使用。報道稱技術報告、模型和程式碼均已開源，開發者可在 Hugging Face、GitHub 和魔搭社群訪問下載。
開源可下載，機器人觸覺方案多一個基座選擇
36氪AI 評分 53螞蟻靈波科技開源觸覺基礎模型 LingBot-Touch，基於近 5000 小時真實觸覺資料預訓練，覆蓋磁觸覺、視觸覺和壓阻式三類主流感測器。該模型將不同觸覺訊號轉化為統一表徵，可在跨感測器、跨靈巧手、跨模型和跨任務中複用。官方稱在 26 項真機測試中，接入該表徵後四種動作模型的平均任務成功率較無觸覺時提高約 14 至 26 個百分點。
給機器人大腦補上觸覺，且有真機成功率資料
IT之家AI 評分 58
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