微软推出机器人专属Rho-alpha模型 - 微软研究院于1月21日推出首款机器人专属Rho-alpha模型，该模型基于Phi系列视觉语言模型打造，能够直接将自然语言指令转化为控制信号，实现多模态感知与端到端控制 [1] - 该模型创新性地在视觉与语言两大基础感知维度之外，加入了触觉感知模块，将机器人直接拉入物理智能的范畴 [1] 模型的核心能力与目标 - Rho-alpha是微软首款专为机器人场景打造的模型，核心能力是将人类发出的自然语言指令直接转化为机器人的控制信号，以完成双手协同操作类任务 [5] - 研发目标是打破机器人只能在高度可控环境内运行的限制，推动机器人走进复杂且充满不确定性的真实世界开展工作，使其摆脱固定脚本约束，依靠模型自主生成适配不同场景的动作 [7] - 微软将此技术路径命名为“Physical AI”，旨在让人工智能从数字世界延伸到物理世界，实现与真实环境的直接交互，解决机器人“动手执行”的实际问题 [7] 与主流模型的差异与优势 - 相较于当前机器人领域主流但多停留在实验室阶段、真实世界适应能力存在短板的VLA模型，Rho-alpha模型在三个维度有主要能力提升 [8] - 首先，创新性地将触觉纳入核心决策环节，让机器人能根据物理接触产生的反馈动态调整自身动作，不再单纯依靠视觉信息进行判断 [9] - 其次，模型从训练阶段就将触觉、视觉、语言和双臂控制技术融合共训，形成了一套完整的感知-动作闭环系统，能根据接触过程中的力和力矩变化实时微调操作角度和力度 [10] - 最后，模型采用全新训练方案，将真实机器人演示数据、仿真任务数据和大规模视觉问答数据三者深度融合，并利用Azure云平台上的机器人仿真和强化学习流水线生成海量合成数据，有效缓解了机器人领域长期存在的数据稀缺难题 [10] 技术细节与演示 - 在官方演示中，UR5e双臂机器人借助该技术完成了精准插接任务，左臂负责定位接口位置，右臂执行推进插入动作，过程中通过力觉、触觉传感信号捕捉阻力变化并调整动作策略 [10] - Rho-alpha拥有强大的持续学习能力，支持在实际部署后通过人类反馈持续优化自身行为表现，当机器人操作出现失误时，人类操作者可借助3D输入设备等工具进行干预纠正，系统会将这些纠正反馈纳入后续学习过程 [11] 行业影响与技术趋势 - Rho-alpha已在双臂机器人和人形机器人平台上完成评估测试，标志着人形机器人的技术重心正从过去的硬件配置和控制算法层面，向模型作为“操作系统层”的根本性转移 [12][14] - 行业内形成了三种不同的技术路线：特斯拉走“硬件+数据闭环”路线，谷歌专注于“算法+顶级机器人本体”研发，微软则主打“基础模型+云+生态”的技术布局 [14] - 随着谷歌、微软、特斯拉、OpenAI等科技巨头纷纷入局，机器人行业迈向全新发展阶段，竞争逻辑从比拼谁能造出结构更复杂、性能更强大的机器人本体，转向思考谁能定义下一代机器人的基础模型 [14]