Microsoft发布首款机器人模型，旨在提升物理人工智能，力图将机器人从生产线中解放出来

长期以来，机器人在高度受控、环境可预测且变量极少的工业场景中，始终保持着稳定可靠的运行状态；但一旦脱离这类场景，它们的表现往往会大打折扣。

为解决这一痛点，Microsoft 正式推出 Rho-alpha 模型 —— 这是该公司首款基于 Phi 视觉 - 语言大模型系列衍生而来的机器人专用模型。Microsoft 指出，机器人需要更优的视觉感知与指令理解方案，才能突破场景限制。

该公司认为，机器人系统若能根据环境变化自主响应，而非机械执行固定脚本，就能摆脱装配生产线的束缚，应用到更广阔的场景中。

Rho-alpha 的设计目的

Microsoft 将这款模型与当下备受关注的物理人工智能（physical AI）技术深度绑定，这类软件模型的核心作用，是指导机器在非结构化场景中完成任务。

Rho-alpha 模型融合了语言理解、环境感知与动作执行三大核心能力，大幅降低了机器人对固定生产线与指令脚本的依赖。

该模型可将自然语言指令直接转化为机器人控制信号，并且专门针对双机械臂协同操作任务进行优化，能够实现双臂的精准协调与精细化动作控制。

Microsoft 表示，这款系统突破了传统视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型的局限，通过拓展感知维度与学习数据来源，实现了性能升级。

Microsoft 研究院加速器部门企业副总裁兼董事总经理 Ashley Llorens 表示：“面向物理系统的视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型不断发展，正推动机器在非结构化程度极高的环境中，实现更高的自主感知、推理与行动能力，更好地与人类协同工作。”

Rho-alpha 模型在视觉感知的基础上，融入了触觉感知功能，同时还在持续开发力觉等更多感知模态。

这些设计旨在缩小仿真智能与物理交互之间的差距，不过其实际效果仍有待进一步验证。

核心技术路径：依托仿真技术突破数据瓶颈

Microsoft 这套方案的核心，是借助仿真技术解决机器人领域大规模数据稀缺的问题，尤其是触觉交互相关数据的匮乏难题。

研发团队在 Nvidia Isaac Sim 仿真平台中，通过强化学习生成大量合成运动轨迹数据，再结合商用数据集与开源数据集中的真实物理演示数据，完成模型训练。

Nvidia 机器人与边缘人工智能部门副总裁 Deepu Talla 表示：“要训练具备推理与行动能力的基础模型，必须攻克多样化真实世界数据稀缺的难题。”

“Microsoft 研究院借助 Azure 平台上的 NVIDIA Isaac Sim，生成物理特性精准的合成数据集，正加速 Rho-alpha 这类多功能模型的研发进程，助力机器人掌握复杂的操作任务。”

Microsoft 同时强调，在模型部署阶段，保留了人类干预修正的环节 —— 操作人员可通过远程操控设备介入机器人作业，并反馈调整意见，系统能够基于这些反馈持续学习优化。

这种 “仿真生成数据 + 真实物理数据 + 人类修正反馈” 的训练闭环，体现了业界利用人工智能工具弥补机器人实体数据集不足的主流思路。

华盛顿大学助理教授 Abhishek Gupta 表示：“通过远程操控机器人系统来生成训练数据，已经成为行业标准做法，但在很多场景下，远程操控并不现实，甚至完全不可行。”

“我们正与 Microsoft 研究院展开合作，将基于仿真与强化学习生成的多样化合成演示数据，融入由实体机器人采集的预训练数据集，进一步丰富数据维度。”