11月10日，蚂蚁旗下灵波科技开源触觉基础模型LingBot-Touch，开放模型权重和推理代码。模型将不同触觉传感器采集的信号转换成统一的触觉表征，让一套模型学到的触觉信息可以用在不同的灵巧手和动作模型上。
训练使用了近5000小时的真实触觉数据，来自触觉手套和机器人手，覆盖磁触觉、视触觉和压阻式三类传感器。模型从这些数据中学习接触时的受力和接触面积变化，供动作模型判断手指是否碰到了物体，以及接下来该怎样调整动作。
灵波科技在Sharpa Wave和XHand两款灵巧手上做了26项真机测试，每项测试进行20次，涵盖翻书页、拧瓶盖、拿取易碎物体和双手协作。公司公布的结果显示，接入触觉模型后，四种动作模型的平均任务成功率较无触觉输入时提高约14至26个百分点。
团队还演示了用触觉判断钥匙是否插到位、控制挤牙膏时的力道，以及沿着封口条捏合密封袋。这些动作需要机器人在接触物体之后，根据手指收到的反馈继续调整。
