快报内容
事件概述
2026年1月21日，微软研究院（Microsoft Research）正式发布了名为Rho-alpha的新型机器人AI模型。这一发布标志着微软”物理AI”战略的重要进展，旨在解决机器人技术长期在高度可控环境中运行的局限，推动其在复杂、不可预测的真实世界中执行任务。
技术特点
Rho-alpha是微软首次基于Phi视觉-语言模型家族、专门面向机器人应用打造的系统。该模型的核心能力在于将自然语言指令直接转化为机器人控制信号，使机器人能够完成复杂的双手协同操作任务，而无需依赖传统工业机器人常见的固定脚本和预设流程。
这一模型被称为”VLA+”（视觉-语言-行动+）模型，其创新点在于深度集成了触觉感知能力。通过六维力传感器，机器人可以捕捉三维力与三维力矩信息，实时感知接触压力、剪切力甚至微小扭转力，从而根据触觉反馈微调动作力度和姿态。
学习与适应机制
Rho-alpha具备动态调整行为的能力，而非完全依赖预训练结果。当机器人出现操作失误时，人类操作者可通过3D输入设备等直观工具进行干预，系统会将这些纠正反馈纳入学习过程。这种人机协同的学习模式让机器人能够从”被动执行”转向”主动优化”。
数据训练方案
为解决机器人领域训练数据稀缺的问题，Rho-alpha采用了真实机器人演示、仿真任务以及大规模视觉问答数据相结合的训练方式。大量合成数据通过运行在Azure基础设施上的机器人仿真和强化学习流水线生成，再与真实机器人数据融合使用。
应用前景
目前，微软正在双臂机器人平台和类人机器人上对Rho-alpha系统进行评估测试。在演示场景中，两台搭载触觉传感器的UR5e协同机械臂成功执行了插头插入等精细任务。未来，该技术有望应用于精密装配、医疗辅助等场景。
微软研究院企业副总裁兼总经理Ashley Llorens表示，随着感知、推理和行动能力的融合，机器人有望在非结构化环境中展现更高自主性，从而改变其与人类协作的方式。
总结
微软Rho-alpha模型的发布代表了机器人技术从”工业自动化”向”物理AI”跨越的关键进展。通过融合语言理解、视觉感知、触觉反馈与持续学习机制，这一技术使机器人能够更好地适应动态物理环境，理解人类意图，并通过协同作业完成复杂任务。随着Rho-alpha通过早期访问计划向合作伙伴开放，机器人技术在真实世界中的应用前景将更加广阔。
