7 月 28 日今天，智在无界 BeingBeyond 发布了 Being-H0.8，自称全球首个「隐式触觉世界动作模型」。

名字绕，但核心做的一件事可以讲清：把触觉信息塞进了大规模预训练。

这件事的难点不在模型架构，在数据。视觉数据网上能抓，触觉数据不行。以前要采触觉，得给操作者戴触觉手套、配专用传感器、在受控实验室里做。成本高，规模小，够不上基础模型预训练的门槛。

智在无界的解法叫 TactoHand。不用手套，不用额外传感器，直接从普通人手部交互的视频里推断接触概率和接近度，自动打触觉伪标签。靠这一套，触觉数据被推到了 50 万小时量级。

这个思路本身比 H0.8 的版本号更值得留意。触觉数据从实验室稀缺品变成可大规模生产的预训练资源，如果伪标签质量站得住，它改变的是整个具身基础模型的数据天花板，不是一家公司的模型。

另一个动作是 TopoHand，给人手、灵巧手和平行夹爪统一了动作接口。以前不同末端执行器各说各话，现在用一套拓扑结构打通。解决的是跨本体迁移的工程基础问题。

但边界也清楚。智在无界 2025 年 5 月才成立，所有性能数据、标签质量、跨本体效果都是公司单方说法。没有融资信息，没有公开部署案例，没有第三方评测。50 万小时触觉伪标签的实际质量如何，目前无法从外部验证。

创始人卢宗青是北大计算机学院长聘副教授，做强化学习和多模态大模型。团队称来自全球顶尖高校，具体规模和工程化能力没公开。

模型叫 H0.8，离 1.0 还有距离。先看它能不能拿出独立验证。

具身智能触觉感知智在无界