Meta機器人觸覺創新研究，推進人機互動技術發展

Meta公開了一系列突破性成果，推進了機器人觸覺感知和靈巧性研究，奠定高階機器智慧（AMI）發展基礎。此次研究的目的在於提升人工智慧理解和操作物理世界的能力，替未來人機互動技術鋪路，同時加速Meta在體化人工智慧（Embodied AI）領域的發展。

這項新研究出自於Meta的FAIR（Fundamental AI Research）團隊，該團隊長期研究開發體化人工智慧技術。而體化人工智慧的重點在於感知並理解物理世界，並具備多種實體操作的能力。雖然感知物體的材質與觸感對人類是本能，但是對機器人來說卻是相當困難與複雜。

FAIR的最新研究開發多種技術，解決人工智慧系統在觸覺感知和靈活操作上的挑戰，包括Meta Sparsh、Digit 360和Meta Digit Plexus等。Meta Sparsh是一個觸覺編碼器，利用自我監督學習達到跨場景的觸覺感知，擺脫傳統依賴標籤的方法，使得人工智慧能夠處理多種類型的觸覺感測器並用於各種場景。

而Digit 360是一款新的人工指尖，具備多模態感測能力，可捕捉細微的觸覺變化。Meta指出，該裝置可模擬人類觸覺，支援振動、溫度等多重感知，使人工智慧可以於義肢、遠端操作和虛擬實境等應用場景，進行高精密度的互動。Meta Digit Plexus則是可以整合多種觸覺感測器的軟硬體平臺，包括人工指尖和皮膚觸覺感測器，使機器人可以更全面地感知周圍環境，並且即時做出反應。

另外，隨著觸覺技術的發展，Meta也開發了PARTNR基準，這是一個用於評估人機協作所設計的框架，目的是要測試人工智慧系統，在實際生活場景中的計畫和推理能力。該基準內建10萬項自然語言任務，模擬居家環境中的各種協作情境，涵蓋了數十個房間和數千種物體，替人工智慧在規畫和人際互動上的表現，提供標準化測試方法。

Meta現在對外公開這些技術與資料，供研究者取用研究論文、開源程式碼和模型設計，鼓勵更多研究社群參與觸覺技術的創新研究。此外，Meta也積極與企業展開合作，加速技術的商業化，使觸覺技術能更廣泛地應用於各產業。圖片來源／Meta