長期以來，機器人在高度受控、環境可預測且變量極少的工業場景中，始終保持著穩定可靠的運行狀態；但一旦脫離這類場景，它們的表現往往會大打折扣。

為解決這一痛點，Microsoft 正式推出 Rho-alpha 模型 —— 這是該公司首款基于 Phi 視覺 - 語言大模型系列衍生而來的機器人專用模型。Microsoft 指出，機器人需要更優的視覺感知與指令理解方案，才能突破場景限制。

該公司認為，機器人系統若能根據環境變化自主響應，而非機械執行固定腳本，就能擺脫裝配生產線的束縛，應用到更廣闊的場景中。

Rho-alpha 的設計目的

Microsoft 將這款模型與當下備受關注的物理人工智能（physical AI）技術深度綁定，這類軟件模型的核心作用，是指導機器在非結構化場景中完成任務。

Rho-alpha 模型融合了語言理解、環境感知與動作執行三大核心能力，大幅降低了機器人對固定生產線與指令腳本的依賴。

該模型可將自然語言指令直接轉化為機器人控制信號，并且專門針對雙機械臂協同操作任務進行優化，能夠實現雙臂的精準協調與精細化動作控制。

Microsoft 表示，這款系統突破了傳統視覺 - 語言 - 動作（VLA）模型的局限，通過拓展感知維度與學習數據來源，實現了性能升級。

Microsoft 研究院加速器部門企業副總裁兼董事總經理 Ashley Llorens 表示：“面向物理系統的視覺 - 語言 - 動作（VLA）模型不斷發展，正推動機器在非結構化程度極高的環境中，實現更高的自主感知、推理與行動能力，更好地與人類協同工作。”

Rho-alpha 模型在視覺感知的基礎上，融入了觸覺感知功能，同時還在持續開發力覺等更多感知模態。

這些設計旨在縮小仿真智能與物理交互之間的差距，不過其實際效果仍有待進一步驗證。

核心技術路徑：依托仿真技術突破數據瓶頸

Microsoft 這套方案的核心，是借助仿真技術解決機器人領域大規模數據稀缺的問題，尤其是觸覺交互相關數據的匱乏難題。

研發團隊在 Nvidia Isaac Sim 仿真平臺中，通過強化學習生成大量合成運動軌跡數據，再結合商用數據集與開源數據集中的真實物理演示數據，完成模型訓練。

Nvidia 機器人與邊緣人工智能部門副總裁 Deepu Talla 表示：“要訓練具備推理與行動能力的基礎模型，必須攻克多樣化真實世界數據稀缺的難題。”

“Microsoft 研究院借助 Azure 平臺上的 NVIDIA Isaac Sim，生成物理特性精準的合成數據集，正加速 Rho-alpha 這類多功能模型的研發進程，助力機器人掌握復雜的操作任務。”

Microsoft 同時強調，在模型部署階段，保留了人類干預修正的環節 —— 操作人員可通過遠程操控設備介入機器人作業，并反饋調整意見，系統能夠基于這些反饋持續學習優化。

這種 “仿真生成數據 + 真實物理數據 + 人類修正反饋” 的訓練閉環，體現了業界利用人工智能工具彌補機器人實體數據集不足的主流思路。

華盛頓大學助理教授 Abhishek Gupta 表示：“通過遠程操控機器人系統來生成訓練數據，已經成為行業標準做法，但在很多場景下，遠程操控并不現實，甚至完全不可行。”

“我們正與 Microsoft 研究院展開合作，將基于仿真與強化學習生成的多樣化合成演示數據，融入由實體機器人采集的預訓練數據集，進一步豐富數據維度。”