微软推出 Rho-alpha 模型：让 AI 机器人拥有近似“人手”的灵活与理解

机器人正迎来从“工业自动化”迈向“物理 AI”的关键拐点。据 IT之家报道，微软研究院正式发布全新 AI 模型 Rho-alpha。该模型旨在打破机器人对封闭、预设场地的依赖，让其能在复杂、多变、不可预测的真实环境中发挥作用。

作为微软“物理 AI”战略的核心成果，Rho-alpha 展现出强大的交互能力。它能直接理解人类的自然语言，并将指令转成精准控制信号，带动机器人完成高度复杂的双手协同任务。也就是说，未来的机器人不再依赖晦涩脚本，只需一句话，就能像人一样理解并执行操作。

在感知层面，Rho-alpha 更进一步。它不仅继承了 Phi 系列在视觉与语言方面的优势，还第一次深度融合了触觉感知。当机器人抓取物体时，能根据真实触感，实时微调用力和姿态。微软表示，后续还会加入力感知等更多模态，让操作精度再上台阶。

为让机器人更聪明、更贴合用户意图，Rho-alpha 引入可动态调节行为的自适应机制。在实际运行中，一旦机器人表现不理想，人类操作者可通过 3D 输入设备及时介入纠正，系统会把这些反馈即时吸收进学习过程。借助 Azure 基础设施生成的海量仿真数据与真实演示数据的深度融合，Rho-alpha 正在加速提升，目标是成为真正懂用户偏好的智能助手。

划重点:

• 🗣️ 语言直控: Rho-alpha 将自然语言直接转换为机器人控制信号，支持复杂的双手协同操作，摆脱传统预设脚本的限制。

• 🖐️ 触觉进化: 在视觉能力基础上加入触觉反馈，让机器人可按实际触感实时调整动作；未来还会补充力感知模态，进一步提高精细度。

• 🔄 持续学习: 支持人类实时干预与纠正，可通过 3D 输入设备学习用户偏好，并结合仿真与真实数据，不断优化在非结构化环境中的表现。