ビジョンとタッチ間のクロスモーダル学習はロボティックマニピュレーション領域で多岐にわたる利点をもたらします。例えば、「Catch me if you hear me」と呼ばれる音声案内ナビゲーショントランジェント問題では音声指示（ビジョン）から直感的操作（タッチ）まで組み合わせて複雑かつ未知の環境下でも目標達成能力向上します。
他方、「Active Visuo-Haptic Object Shape Completion」では積極的バイオインフォメティック戦略（ビジョニック・エージェントウェア）導入し形状補完精度向上します。
更に「Making Sense of Vision and Touch: Learning Multimodal Representations for Contact-Rich Tasks」では接触豊富任務時多面接近方法採用後成功率大幅改善します。
これら一連事例通じて明らかだろう：ビジュアル-タクト感知系統相乗作用強化マニピュレート能力飛躍発展促進しうるだけでは無く，将来自律制御シナリオ開拓へ有益貢献見込みある．