Meta近来发布了专心于触觉感知的Sparsh、着重人机互动的Digit 360，以及诉诸机器人灵活性的Digit Plexus等三大研究效果，全力推动具身人工智能（embodied AI，又译做表现/体化/具体化人工智能）的开展。
经过将触觉和感知融入其机器人立异之中，Meta正全力押宝在新式的具身AI上。该公司而且与美国传感器公司GelSight和韩国机器人公司Wonik Robotics协作，以推动AI触觉传感器的商业化。
日前，全力开展具身AI的Meta推出了三项研究效果。首先是Meta携手华盛顿大学和卡内基梅隆大学协作开发的Sparsh编码器模型，其专门用在根据视觉的触觉感知上，以便赋予机器人触觉感知才能。该才能对各种机器人使命十分十分重要，例如该功用能判别施加在物体上的压力巨细，以防止损坏。
第二项效果是Digit 360指状触觉传感器，其身负18种以上的传感才能，并具有超越800万个触觉像素（taxel，也称触觉传感元），其能用来捕捉指尖上的全向和纤细变形，从而让机器人能更精细地了解环境互动与物体操控。不只如此，内置AI模型的Digit 360，能最大极限地削减对云核算服务器的依靠，而采行本地端处理，以便能有快速的触觉反响，它就比如像是人类和动物神经中操控反射动作的反射弧（reflex arc）相同。
最终是Digit Plexus，其为一个能简化机器人使用开发的软硬件合渠道。该渠道能将各种指尖和皮肤触觉传感器集成到单个机器人手中，并将触觉数据来进行编码后，经过一条缆线发送到主机核算机。Meta期望借此帮忙研究人员推动机器人灵活性的开展。
除此之外，Meta还推出了“人机协作中的规划与推理使命”（Planning and Reasoning Tasks in Human-Robot Collaboration，PARTNR），其为用于评价AI模型怎么帮忙人类完结家务的新基准。它根据Meta Habitat模拟器 ，包含了60间房屋中10万个自然言语使命，并具有超越5,800个共同目标。该基准旨在评价LLM大型言语模型和VLM视觉言语模型在遵从人类指令方面的有效性。
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