通用触觉基础模型FTP-1发布，实现跨21种传感器的接触操作策略

由Sharpa联合清华、UC Berkeley、上交大、ETH Zurich等机构提出的FTP-1通用触觉基础模型模型AI 模型的简称，指经过训练、能从输入算出输出的程序。机器人的模型输入画面和指令，输出动作。◆ 小白科普 · 现身，首次实现跨21种异构传感器传感器把力、光、距离等物理信号转换成电信号的元件，相当于机器人的「感官」。◆ 小白科普 · 现身的统一触觉策略。该模型模型AI 模型的简称，指经过训练、能从输入算出输出的程序。机器人的模型输入画面和指令，输出动作。◆ 小白科普 · 现身核心包括形态感知触觉Token空间（MTTS），将不同传感器传感器把力、光、距离等物理信号转换成电信号的元件，相当于机器人的「感官」。◆ 小白科普 · 现身的输入映射到24个功能区域Token，并构建独立约300M参数的Transformer专家模块，避免干扰视觉语言模型。实验显示，在已见传感器任务中FTP-1平均成功率62.5%，较纯视觉π₀.₅提高17.2个百分点；在未见传感器上达46.6%，超出基线31.6个百分点。模型、数据集数据集按统一格式整理好的大批量数据集合，是训练 AI 模型的「教材库」。开源数据集相当于整个行业的公共基础设施。◆ 小白科普 · 现身及训练代码已在GitHub和Hugging Face开源开源把代码、数据集或硬件设计公开给所有人免费使用。机器人公司常用开源来换取开发者和科研生态的支持。◆ 小白科普 · 现身，许可证为Apache 2.0。该工作标志着触觉领域从“传感器绑定、一对一训练”转向统一预训练范式，有望加速接触密集型操作的产业化进程。