灵巧手完成拧瓶盖、物体交接这类接触密集操作时，打滑、接触压力变化很多信息是视觉看不到的。现有不少视触机器人方案只是把触觉读数喂给策略网络，只能读取当前时刻接触信号，无法预判未来接触状态变化。
伊利诺伊大学厄巴纳‑香槟分校、伯克利、西北大学提出DexTacWAM视触世界‑动作模型，独立编码每一根指尖触觉信号，通过手指‑位姿感知触觉压缩器完成特征聚合，将触觉潜态注入视频扩散世界模型，实现视觉场景与分布式多手指接触动力学的联合建模。
Ref：
论文标题：DexTacWAM: A Visuo‑Tactile World‑Action Model for Dexterous Manipulation
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2609.24976
项目链接：https://dextacwam.github.io/
