破晓智能发布触觉基础模型 TouchWorld，让机器人同时预判与纠错
破晓智能的 TouchWorld 用触觉预测和实时修正解耦灵巧操作，让机器人不再是“看起来做对”。
机器人指尖碰到喷壶扳机却没按下？破晓智能的 TouchWorld 将触觉分为两层：行动前预测应有触感，接触后根据真实反馈快速微调。在六项真机任务中，平均成功率 65.0%，超过基线 15.7 个百分点。团队分层设计（1Hz 规划、10Hz 动作、30Hz 触觉修正），避免触觉被视觉淹没。
正文摘录
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 - 来源：机器之心 .jpg) 机器人伸出食指，按向喷壶上的扳机。镜头里，指尖已经贴上去了，机器人也 “认为” 自己完成了动作，但水没有喷出来。 从画面上看，似乎一切都对。但问题在于，指尖只是碰到了按钮，却没有真正把它压下去。对摄像头来说，“手指贴在按钮上” 和 “按钮已经被按下”，可能几乎是同一幅画面；触觉却能直接告诉机器人：有没有接触、压在了哪里、力到底够不够。 瞄准这类 “看起来做对了，物理上却没完成” 的失败。破晓智能（PHANES AI）创始人、哈工大（深圳）长聘教授杨朔及其团队发布了最新论文 TouchWorld: A Predictive and Reactive Tactile Foundation Model for Dexterous Manipulation。 TouchWorld 让触觉同时承担两种角色：行动前，预测 “应该碰成什么样”；接触后，再根据真实反馈快速纠错。 在浇花、桌面清理、电源插头插入、杯子插入、擦锅、抽纸巾六项真机任务中，TouchWorld 在无额外干扰的场景下取得 65.0% 的平均成功率；加入目标移动、抓握干扰等人为扰动后，成功率为 57.2%，分别超过最强基线 15.7 和 16.0 个百分点。每项任务采集了 200 条遥操作训练轨迹，并进行了 100 次真机评测。 这项工作背后的杨朔，也是破晓智能（PHANES AI）创始人。