蚂蚁灵波最新发布并且开源了触觉基础模型 LingBot-Touch，让机器人通用大脑学会共享 “手感”，解决了行业长期存在的痛点，以往不同类型触觉传感器、不同型号灵巧手采集到的触觉数据格式互不兼容，一套设备练出来的抓取手感没法迁移到另一台机器人上，训练成本很高，这款模型可以把磁触觉、视触觉、压阻式三类主流传感器的原始信号，转换成一套统一的触觉表征，也就是触觉 Token，不同灵巧手、不同动作策略模型都能读取使用这套触觉信息，相当于机器人之间可以互相传递摸东西、抓东西的经验，真机测试 26 项实操任务，接入该模型之后任务成功率提升 14 到 26 个百分点，补齐了蚂蚁灵波通用大脑在指尖触觉感知上的短板，之前通用大脑已经具备视觉空间感知、环境交互、灵巧动作规划能力，现在加上触觉闭环，机器人可以判断抓取力度、识别打滑、感知接触位置，更适合拧瓶盖、线束装配、小件组装这类精细操作。
过去做灵巧机器人，每换一套触觉硬件，就要重新采集数据、重新训练策略，数据很难互通，很多精细操作只靠视觉是不够的，视觉只能看到物体位置，没法感知松紧、打滑、软硬；LingBot-Touch 用接近 5000 小时真实交互触觉数据预训练，包含人工触觉手套遥操作、灵巧手自主采集的海量记录，学习物体接触的共性规律，不绑定单一硬件。
LingBot-Touch 核心参数清单
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 模型名称 | LingBot-Touch |
| 发布时间 | 2026-11-10 |
| 开源协议 | Apache-2.0 |
| 支持传感器类型 | 磁触觉、视触觉、压阻式 |
| 预训练数据 | 约 4983 小时触觉数据，46.4 万段交互记录 |
| 测试效果 | 26 项真机任务，成功率提升 14~26 个百分点 |
| 接入对象 | 蚂蚁灵波 LingBot-VLA 通用大脑 |
触觉共享的技术执行流程
- 灵巧手上的触觉传感器采集原始压力、形变、图像类触觉信号，信号格式各不相同。
- 模型按传感器类型单独编码，再把触点位置映射到统一的指尖坐标空间。
- 共享 Transformer 模型提取接触特征，输出标准化触觉 Token。
- 动作策略模型读取触觉表征，实时判断抓握状态：是否打滑、受力大小、接触位置。
- 调整动作力度、姿态，形成视觉 + 触觉双闭环控制；这套表征可以给到其他不同灵巧手复用。
- 新的机器人不需要从零采集海量触觉数据，直接调用这套学到的 “手感”。
综合来看，蚂蚁灵波让机器人通用大脑共享手感，是具身智能在精细操作方向上的重要进展，大幅降低灵巧手的训练成本，不过目前还属于基础模型开源阶段，距离大规模落地到工厂、家用服务机器人还有持续适配优化的过程。
【相关 FAQ】
问题 1：蚂蚁灵波实现机器人通用大脑学会共享 “手感”，这个手感是什么意思？
回答 1：蚂蚁灵波实现机器人通用大脑学会共享 “手感”，这里的手感就是触觉感知经验，包含抓取受力、打滑判断、软硬感知等接触信息，统一编码之后跨灵巧手共享。
问题 2：蚂蚁灵波机器人通用大脑共享 “手感” 的 LingBot-Touch 模型是不是闭源商用？
回答 2：不是闭源，蚂蚁灵波机器人通用大脑共享 “手感” 的 LingBot-Touch 采用 Apache-2.0 协议开源，权重、代码在 ModelScope 和 Hugging Face 开放。
问题 3：蚂蚁灵波让机器人通用大脑共享 “手感” 之后，机器人只靠触觉就能完成精细任务吗？
回答 3：不行，蚂蚁灵波让机器人通用大脑共享 “手感” 是作为视觉的补充，依靠视觉定位加上触觉感知形成闭环，单独触觉无法识别物体位置，二者配合才能稳定操作。
【参考资料】
[2026-11-12]（蚂蚁灵波又放大招！机器人通用大脑学会共享 “手感”）智东西
[2026-11-11]（蚂蚁灵波开源触觉基础模型，补齐机器人指尖触觉能力）经济观察网
[2026-11-10]（LingBot-Touch 触觉模型开源，机器人手感跨硬件复用）IT 之家
【免责声明】
以上内容为蚂蚁灵波 LingBot-Touch 公开技术资料、测试信息整理，模型性能表现基于官方真机测试环境，不同灵巧手、不同任务场景效果存在差异；本文仅做技术科普，不构成项目采购、商用落地的投资或者选型建议，模型最新版本、落地进展以蚂蚁灵波官方 GitHub 和项目主页为准。
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希望本篇文章《蚂蚁灵波推出 LingBot-Touch 机器人通用大脑实现手感跨设备共享复用》能对你有所帮助！
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本文概览：蚂蚁灵波最新发布并且开源了触觉基础模型 LingBot-Touch，让机器人通用大脑学会共享 “手感”，解决了行业长期存在的痛点，以往不同类型触觉传感器、不同型号灵巧手采集到的触觉数据格式互不兼容，一套设备练出来的抓取手感没法迁移到另一台机器人上，训练成本很高，这款模型可以把磁触觉、视触觉、压阻式三类主流传感器的原始信号，转换成一套统一的触觉表征，也就是触觉 Token，不同灵巧手、不同动作策略模型都能读取使用这套触觉信息，相当于机器人之间可以互相传递摸东西、抓东西的经验，真机测试 26 项实操任务，接入该模型之后任务成功率提升 14 到 26 个百分点，补齐了蚂蚁灵波通用大脑在指尖触觉感知上的短板，之前通用大脑已经具备视觉空间感知、环境交互、灵巧动作规划能力，现在加上触觉闭环，机器人可以判断抓取力度、识别打滑、感知接触位置，更适合拧瓶盖、线束装配、小件组装这类精细操作。