微软发布Rho-alpha模型：赋予AI机器人人类般的灵活性与理解力
核心概述
2026年1月22日，微软研究院正式发布了名为Rho-alpha的新型AI模型。该模型标志着机器人技术正处在从“工业自动化”向“物理AI”转型的关键时刻，旨在打破机器人对封闭、预设环境的依赖，使其能够在复杂多变、不可预测的真实世界场景中表现出色。
模型核心能力
1. 语言直接控制
- 功能：Rho-alpha实现了自然语言与机器人控制信号之间的直接转换。
- 突破：机器人无需研究晦涩的代码脚本，仅通过一句人类语言指令，即可理解并执行类似人类的复杂手部协调操作。
- 意义：彻底摆脱了对传统预设脚本的约束。
2. 触觉感知进化
- 基础：模型不仅继承了Phi系列优秀的视觉与语言处理基因，首次整合了触觉感知。
- 机制：当机器人抓取物体时，可根据实际的触觉反馈实时调整力度和姿势。
- 未来规划：微软透露未来将加入力感知等多模态感知，使机器人的操作精度达到新水平。
3. 持续学习与自适应
- 干预机制：在实际操作中，若机器人表现不佳，人类操作员可通过3D输入设备进行干预和纠正。
- 学习过程：系统会将这些反馈实时吸收到学习过程中。
- 数据驱动：通过整合Azure基础设施生成的海量模拟数据与现实演示数据，Rho-alpha正在加速进化，致力于成为真正理解用户偏好的智能助手。
战略背景与意义
Rho-alpha是微软“物理AI”战略的核心成果。它通过融合语言理解、多模态感知（视觉、语言、触觉）和实时自适应学习，推动机器人向更智能、更贴近人类操作方式的方向发展，为机器人在非结构化环境中的广泛应用奠定了基础。
