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앤트그룹 Robbyant, 촉각 파운데이션 모델 LingBot-Touch 공개… 로봇 정책 4종 성공률 14~26%p 상승

세 종류의 손끝 센서에서 모은 약 5,000시간 데이터로 학습한 Robbyant의 촉각 인코더가 실제 양팔 작업 26가지에서 π0.5, LingBot-VLA 등 정책 4종의 평균 성공률을 끌어올렸다. 같은 정책에 원시 촉각 데이터를 그대로 넣으면 개선 폭은 절반에 그쳤고 때로는 오히려 나빠졌다.