微软推出 Rho-alpha 系统：为AI机器人赋予类似“人手”的灵活性与洞察力

发布时间：2026-01-22 17:09:51 | 责任编辑：张毅 | 浏览量：1 次

机器人技术正迎来从“工业自动化”向“物理 AI”跨越的关键时刻。据 IT之家 消息，微软研究院正式推出了一款名为 Rho-alpha 的全新 AI 模型。该模型致力于打破机器人对封闭、预设环境的依赖，使其能够在复杂多变且不可预测的现实场景中大显身手。
作为微软“物理 AI”战略的核心成果，Rho-alpha 展现出了令人惊叹的交互能力。它能直接听懂人类的自然语言指令，并将其转化为精确的控制信号，引导机器人完成极其复杂的双手协同任务。这意味着，未来的机器人不再需要苦读晦涩的代码脚本，只需一句话，就能像人类一样理解并执行操作。
在感知层面，Rho-alpha 走得更远。它不仅继承了 Phi 家族优秀的视觉与语言处理基因，还首次深度集成了触觉感知。当机器人抓取物体时，它能根据真实的触碰反馈实时微调动作力度和姿态。微软透露，未来还将加入力感知等更多模态，让机器人的操作精度达到新的高度。
为了让机器人更“聪明”、更合心意，Rho-alpha 引入了动态调整行为的适应机制。在实际运行中，如果机器人表现不佳，人类操作者可以通过3D 输入设备进行干预和纠正，而系统会将这些反馈实时吸收到学习过程中。通过 Azure 基础设施生成的海量仿真数据与真实世界演示数据的深度融合，Rho-alpha 正在加速进化，力求成为真正懂用户偏好的智能助手。
划重点:
🗣️ 语言直控:Rho-alpha 模型实现了自然语言与机器人控制信号的直接转换，支持复杂的双手协同操作，摆脱了传统预设脚本的束缚。
🖐️ 触觉进化:该模型在视觉基础上引入了触觉反馈机制，使机器人能根据实际触感实时调整行为，未来还将增加力感知模态以提升精度。
🔄 持续学习:系统支持人类实时干预与纠正，能通过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其在非结构化环境中的表现。