【Astra开始攻入具身腹地？天生就懂触觉，清华团队实测精细操作任务成功率达93.8%】

9 月，自 #OpenAI# 发布 GPT-6 Astra 后，其在空间理解、三维建模和软件操作等方面展现出的能力，引起了具身智能行业的广泛关注。

过去几年，#机器人# 公司一直在尝试训练自己的基础模型，而 Astra 的出现带给了行业一个新的启发：机器人需要的通用智能，会不会直接来自 GPT 这样的基础模型？

随后，一些研究团队开始将 #Astra# 接入机械臂，测试它的机器人控制能力。不过，早期实验结果并不理想。9 月公布的一项 RoboDojo 研究显示，Astra 在 42 项操作任务中的平均成功率仅为 22.48%，尤其在精确对齐、复杂双臂协调等任务上存在明显不足。

对于涉及摩擦、受力和持续接触的精细操作，机器人还需要根据触觉反馈不断调整动作，因此，这类任务一直被视为专用模型的重要优势领域。

近日，一项来自清华大学的研究，对这一判断提出了挑战。

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