微软发布机器人专用AI系统Rho-alpha - 微软研究院正式发布首款基于Phi视觉-语言模型家族的机器人专用AI系统Rho-alpha，该系统被定义为“VLA+” [1] - 该系统通过植入触觉感知、融合仿真训练与人类反馈机制，旨在提升机器人在双手协同操作中的适应性与可靠性 [1] - 该发布被视为将云端AI能力延伸至物理世界的重要载体，并为物理AI的落地按下加速键 [1][13] 技术突破：从VLA到VLA+ - 传统视觉-语言-行动模型受限于单一感知维度，在非结构化环境中表现“笨拙” [3] - Rho-alpha首次将触觉感知深度集成至模型架构，通过六维力传感器捕捉三维力与三维力矩信息，实现实时感知接触压力、剪切力及微小扭转力 [5] - 该突破将感知维度从视觉拓展至触觉，并构建了“感知-行动-反馈”的闭环架构，因此被称为“VLA+” [5] - 在演示中，搭载触觉传感器的UR5e协同机械臂在Rho-alpha驱动下，能根据力信号反馈微调动作以完成插头插入等精细任务 [5] - 目前系统已实现触觉与视觉、语言指令的跨模态融合，后续计划加入更精细的力感知机制以提升在精密装配、医疗辅助等场景的操作精度 [7] 创新训练与数据解决方案 - 为应对高质量训练数据稀缺的行业难题，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 [8] - 通过与NVIDIA合作，利用Azure上的NVIDIA Isaac Sim生成物理精确的合成数据集，以加速开发能够掌握复杂操作任务的多功能模型 [10] - 研究团队利用模拟和强化学习结合，丰富从实体机器人收集的预训练数据集，进行多样化的合成演示，以克服真实世界数据稀缺的挑战 [10] 人机协同与持续学习能力 - Rho-alpha的核心优势在于“动态适应”，不仅能根据传感器信号调整动作，还能将人类干预转化为学习样本，实现部署后的持续进化 [10] - 在BusyBox物理交互基准测试中，当机器人因物体摆放刁钻导致抓取失败时，操作人员的远程纠正反馈会被实时纳入模型训练，使后续遇到同类场景时成功率显著提升 [11] - 这种人机协同的学习模式让机器人从“被动执行”转向“主动优化”，为其在非标准化场景的应用奠定基础 [11] 测试、合作与未来计划 - 目前Rho-alpha已在双臂机器人与类人机器人平台开展测试，团队正重点突破双手协同操作的性能瓶颈 [13] - 微软已启动Rho-alpha研究早期访问计划，邀请机器人制造商、系统集成商及终端用户参与测试，共同探索基于自有数据的模型定制、部署与迭代方案 [13] - 后续该模型还将通过Microsoft Foundry向更广泛用户开放 [13] - 详细技术说明将在未来数月内发布，届时会披露更多关于跨模态融合、力觉感知的技术细节 [13] 行业发展趋势与意义 - 英伟达CEO黄仁勋曾预判，物理AI将引爆新一轮工业革命，赋予自主机器在现实场景中“感知—推理—行动”的完整能力 [4] - Rho-alpha的发布体现了大模型研究从纯数字世界的认知与交互，迈向与物理世界深度融合与协作的重要趋势 [13] - 通过整合语言理解、视觉感知、机器人行动能力，并融入触觉反馈与持续学习机制，此类研究致力于构建能适应开放环境、理解人类意图并通过协同作业完成复杂任务的智能系统 [13] - 机器智能的发展方向正从执行预设程式，转向在动态真实场景中学习、调整并与人类协作，有望在更多日常与专业场景中成为人类自然、灵活的工作伙伴 [14]