願景讓機器人手臂得到一張地圖，但卻沒有給它抓握的能力。

試著只用相機輸入、且完全沒有力回饋去拿起一顆蛋，你要嘛把它捏碎，要嘛就把它掉下來。沒有任何訊號會告訴致動器：「你已經處在 80% 的斷裂壓力附近了，放鬆一點。」
這個訊號只以觸覺數據的形式存在：力、扭矩、觸壓、滑移偵測。
因此，「具身 AI 的瓶頸」已經不再是視覺問題了。這是觸感問題。你可以有一個完美的門把模型（3D），但如果夾爪不知道自己抓得多用力，或是何時開始打滑，就仍然可能失敗，轉不動它。
這就是 @InvLambda 的 Teleop-to-Earn（遠端操作賺取）模型所要解決的問題。T2E 不再寄望模擬能夠近似真實世界的摩擦與順從性，而是把人類操作員納入流程；真實的手、真實的靈巧度，產生模擬環境無法偽造的多模態（視覺 + 觸覺）資料集。
視覺告訴機器人世界在哪裡。
觸覺告訴它該怎麼觸碰。
第二個才是更困難的問題，而且也確實正在被解決中。
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