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

机器人技术正从“工业自动化”迈向“物理 AI”的关键阶段。据 IT之家报道，微软研究院正式上线一款名为 Rho-alpha 的全新 AI 模型。该模型旨在打破机器人对封闭、预设环境的依赖，让其也能在复杂、多变、充满不确定性的真实场景中稳健发挥。

作为微软“物理 AI”路线的核心成果，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指令，并将其转换为精确的控制信号，驱动机器人完成高难度的双手协作任务。这意味着，未来的机器人不必依赖晦涩的脚本代码，只需一句话，就能像人类一样理解并执行操作。

在感知方面，Rho-alpha 走得更远。它不仅延续了 Phi 家族在视觉与语言处理上的优势，还首次深度融合了触觉感知。当机器人抓取物体时，会基于真实触感反馈，实时微调用力与姿态。微软透露，后续还将加入力觉等更多模态，让操作精度进一步提升。

为让机器人更“聪明”、更贴近需求，Rho-alpha 引入了可动态调整行为的自适应机制。在实际运行中，一旦机器人表现不理想，人类操作者可以通过 3D 输入设备进行干预与纠正，系统会将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，并与真实世界的演示数据深度结合，Rho-alpha 正在加速迭代，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 能把自然语言直接映射为机器人控制信号，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:在视觉能力基础上引入触觉反馈机制，使机器人能依据实际触感实时调整动作；未来还将补充力觉模态，进一步提升精度。

• 🔄 持续学习:系统支持人类实时介入与纠偏，可通过 3D 输入设备学习用户偏好，并融合仿真与真实数据，不断优化其在非结构化环境中的表现。