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Meta公开了一系列突破性成果，推进了机器人触觉感知和灵巧性研究，奠定高端机器智能（AMI）发展基础。此次研究的目的在于提升人工智能理解和操作物理世界的能力，替未来人机互动技术铺路，同时加速Meta在体化人工智能（Embodied AI）领域的发展。

这项新研究出自于Meta的FAIR（Fundamental AI Research）团队，该团队长期研究开发体化人工智能技术。而体化人工智能的重点在于感知并理解物理世界，并具备多种实体操作的能力。虽然感知物体的材质与触感对人类是本能，但是对机器人来说却是相当困难与复杂。

FAIR的最新研究开发多种技术，解决人工智能系统在触觉感知和灵活操作上的挑战，包括Meta Sparsh、Digit 360和Meta Digit Plexus等。Meta Sparsh是一个触觉编码器，利用自我监督学习达到跨场景的触觉感知，摆脱传统依赖标签的方法，使得人工智能能够处理多种类型的触觉传感器并用于各种场景。

而Digit 360是一款新的人工指尖，具备多模态传感能力，可捕捉细微的触觉变化。Meta指出，该设备可模拟人类触觉，支持振动、温度等多重感知，使人工智能可以于义肢、远程操作和虚拟现实等应用场景，进行高精密度的互动。Meta Digit Plexus则是可以集成多种触觉传感器的软硬件平台，包括人工指尖和皮肤触觉传感器，使机器人可以更全面地感知周围环境，并且即时做出反应。

另外，随着触觉技术的发展，Meta也开发了PARTNR基准，这是一个用于评估人机协作所设计的框架，目的是要测试人工智能系统，在实际生活场景中的计划和推理能力。该基准内置10万项自然语言任务，模拟居家环境中的各种协作场景，涵盖了数十个房间和数千种物体，替人工智能在规划和人际互动上的表现，提供标准化测试方法。

Meta现在对外公开这些技术与数据，供研究者取用研究论文、开源程序代码和模型设计，鼓励更多研究社交媒体参与触觉技术的创新研究。此外，Meta也积极与企业展开合作，加速技术的商业化，使触觉技术能更广泛地应用于各产业。图片来源／Meta