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Robots to get human-like touch, dexterity with Meta’s new technology
内容来源：interestingengineering.com)
Meta 最近推出了几项新的机器人技术，旨在赋予机器人像人类一样的触觉和灵活性。这些新技术包括 Sparsh、Digit 360 和 Digit Plexus，它们分别侧重于触觉感知、机器人灵活性以及人机交互。Meta 还发布了 PARTNR，这是一个用于评估 AI 模型在人机协作中规划和推理能力的新基准。这些新技术基于对基础模型（包括大型语言模型和视觉语言模型）的乐观态度，认为这些模型可以使机器人能够执行需要推理和规划的更复杂任务。Meta 希望这些新技术能够帮助科学家们开发出更先进的机器人，并促进人机协作的进步。
1. Meta 新的机器人技术 Sparsh、Digit 360 和 Digit Plexus 分别是什么？
- Sparsh 是一套基于视觉的触觉传感编码器模型，旨在赋予机器人触觉感知能力，例如判断物体可承受的压力。
- Digit 360 是一款人工智能手指形状的触觉传感器，具有超过 18 种传感功能和 800 多万个触觉像素，可以捕捉指尖的全方位形变。
- Digit Plexus 是一个软硬件平台，简化了机器人应用程序的开发，允许将各种指尖和皮肤触觉传感器集成到一只机械手中。
2. 为什么 Meta 要开发这些新的机器人技术？
Meta 认为，基础模型（包括大型语言模型和视觉语言模型）可以让机器人执行更复杂的任务，这些任务需要推理和规划能力。新的机器人技术旨在为机器人提供触觉感知和灵活性，使其能够更好地与人类互动和协作。
3. Digit 360 有什么特别之处？
Digit 360 集成了设备上的人工智能模型，可以实现快速的触觉反应，类似于人类和动物的反射弧，减少了对云服务器的依赖。
4. Digit Plexus 如何帮助研究人员？
Meta 分享了 Digit Plexus 的代码和设计，希望能帮助研究人员推进机器人的灵活性发展。
5. 什么是 PARTNR？
PARTNR（人机协作中的规划和推理任务）是一个基准测试，用于评估人工智能模型在帮助人类完成家务方面的能力。
6. PARTNR 如何运作？
PARTNR 基于 Meta 的模拟环境 Habitat，包括 60 个房屋中 100,000 个自然语言任务，涵盖 5,800 多个独特对象。它旨在评估大型语言模型和视觉语言模型执行人类指令的效率。
7. Meta 对人机协作的未来有何愿景？
Meta 希望通过 PARTNR 推动人机交互和协作智能的发展，将人工智能模型从“代理”转变为“伙伴”。
8. 这些新的机器人技术面向哪些用户？
这些技术目前主要面向科学家和研究人员，而不是普通消费者。