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MIT MCube实验室开发出能玩叠木游戏的机械臂，融合视觉与触觉感知，仅经300次尝试即学会精准抽取木块而不倒塔。这展示了AI向物理世界迈进的关键一步：机器人通过交互学习人类操作的基本技能。
不同于需海量数据的传统强化学习，该机器人采用层次化模型，将相似结果和测量值的尝试聚类，每簇代表特定木块行为，为每簇建立模型估计木块在当前视触觉测量下的行为。这种受人类自然学习启发的聚类策略，大幅提升学习效率。
机器人配备外部RGB相机、软指夹爪和力感知腕部传感器。实时捕捉触觉与视觉反馈，与历史动作对比，准确估计木块状态、模拟可能动作并决策最优选择：继续推进或换块，防止塔体倒塌。这比围棋/象棋AI更具挑战，因叠木需拉、推、放、对齐等基础物理技能。
该触觉学习系统可推广至需精细物理交互的任务：消费电子组装（手机/笔记本生产线多需触觉和力控而非纯视觉）、垃圾分拣回收等。技术有望大幅改善装配线自动化水平。
工业技术
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