3萬小時觸覺資料補齊具身智慧「手感」！新智具身＆復旦報告三連發
為何重要
本研究證實了「視觸融合」是突破具身智慧落地瓶頸的關鍵，標誌著機器人技術評估維度正從單一的「視覺認知」轉向「物理感知與互動」並重，為微型機器人、精密操作等細分工業場景的商業化提供了重要的技術路徑驗證。
- 上海新智具身與復旦可信具身智慧研究院發布 N0 系列技術報告，旨在解決具身智慧中「視覺判定正確但物理互動失敗」的痛點，提出以觸覺作為核心基建的解決方案。
- N0-Foundation 建立了涵蓋 Franka、Piper、UR5e 等 6 種機器人的 3 萬小時 NeoData 資料庫，並提出 NeoForce 統一表徵模型以解決不同觸覺硬體的資料融合難題。
- N0-VTLA 引入未來 50 步觸覺演變的預測機制，使插拔接頭任務成功率達到 85%，並透過結合失敗資料訓練，讓毛巾疊疊等任務成功率從 50% 躍升至 95%。
- N0-TWAM 結合視覺與觸覺的世界模型採用 72 億引數的混合專家（MoE）架構，使真機任務平均成功率達到 46.3%（對比對手基線 21.9%）。