98年哈工大教授带队，破晓智能要把触觉写进机器人基础模型

AIGC动态2小时前发布 almosthuman2014

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文章摘要

破晓智能创始人杨朔团队最新发布了TouchWorld触觉基础模型，旨在解决机器人灵巧操作中视觉判定成功但物理动作未实际完成的痛点。该模型创新性地让触觉同时承担行动前的目标预测与接触后的实时纠错双重角色，使机器人能够提前预判理想的接触状态并在执行中进行高频微调。针对触觉信息稀疏且与视觉处理速度不匹配的问题，研发团队摒弃了将所有模态塞入单一模型的常规思路，构建了包含1Hz高层任务规划、10Hz中层动作生成以及30Hz高频触觉反应层的三层时间尺度架构，有效实现了慢规划、中速执行与快速纠偏的协同。

在真机评测中，TouchWorld在浇花、桌面清理等六项任务中取得显著成效。在无额外干扰及加入目标移动等人为扰动的场景下，其平均成功率分别达到65.0%和57.2%，较最强基线模型分别提升了15.7和16.0个百分点。消融实验进一步证实，移除触觉输入或高频修正层均会导致成功率显著下降，证明了触觉预测与实时反应机制的必要性。此外，经过任务阶段监督的小型规划模型在准确率上超越了更大参数量的零样本模型，表明在层级系统中任务状态感知比单纯扩大模型规模更为关键。

TouchWorld的研发成果建立在团队完整的技术演进路线之上。前期推出的EgoTouch系统实现了第一人称视觉与触觉数据的同步采集，而TouchAnything模型则解决了从纯视觉视频中恢复触觉信息的规模化难题。这三项工作共同构成了一个从人类数据采集、触觉信息恢复到机器人真机应用的完整技术闭环，使触觉真正从被预测的数据转化为机器人执行精细操作的反馈信号。破晓智能正致力于打造涵盖数据、硬件、模型与评测体系的全栈工程能力，未来计划逐步开源相关成果，并持续向全身移动灵巧操作方向推进研发。