小米发布 Xiaomi-Robotics-1 具身基底模型，规模化路线打通家用机器人落地关卡

7 月 16 日，小米正式推出面向实体移动操作任务的具身基底模型 Xiaomi-Robotics-1。依托十万小时实景数据完成预训练，搭配跨本体数据集二次优化，这套模型落地，让小米在具身智能规模化研发赛道完成关键布局。

传统机器人算法长期存在两大短板：设备适配门槛高、实景有效数据供给不足，多数产品仅能完成实验室标准化演示，难以适配居家、商用等多变环境。为破解行业痛点，小米研发团队搭建全新训练链路。

预训练环节依托 UMI 通用操作采集设备，积累十万小时真实场景运动轨迹，覆盖家庭日常、商业服务、小型工业多类场景。借助视觉语言大模型自动标注工具，仅两周就完成全部数据标注，大幅压缩数据处理周期。

模型后训练阶段投入一万小时跨本体样本，完成设备形态与操作指令双向对齐，设备出厂即可直接执行多类型移动操作任务。该模型提供 2B、5B、10B 三种参数版本，实测数据印证规模增长逻辑：数据体量、模型参数同步提升后，动作预判精准度、陌生场景任务完成率同步上涨，同时拿下 RoboCasa365、RoboDojo 多项仿真测试最优成绩。

本次 Xiaomi-Robotics-1 亮相，直观展现小米物理 AI 研发储备。更关键的是，团队落地一套可复制训练体系：大规模实景预训练+跨本体对齐后训练+少量场景微调，为行业机器人走出实验室、适配复杂现实环境给出成熟可行的技术参考范式。

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