涌融优配 从工厂到家庭：详解小米机器人“自主智能”路线背后的技术突围与战略布局
在2026世界机器人大会的具身花园展区，一台身高约一米七的白色双足机器人吸引了众多观众的目光。它从展台中央走出，熟练地在墙壁上取下一束花，接着走到加工区，用手轻轻淋上亮闪闪的香片，最后将花递到前排观众面前。这一系列流畅的动作，让现场观众惊叹不已。这是小米新一代人形机器人首次在普通公众面前亮相，其表现令人印象深刻。
在随后的媒体采访中，小米机器人事业部总经理向迪昀透露，这些互动完全由大模型驱动，机器人能够自主理解、自主决策并自主执行，没有后台的动作捕捉员进行遥控操作。这一技术突破，让小米在机器人领域迈出了重要一步。当前，宇树机器人在小脑运控方面表现出色，但大脑驱动下人形机器人的智能涌现仍是一个难题，而小米正致力于攻克这一挑战。
在世界机器人大会上，虽然能跑能跳、能握手的机器人并不少见，但搬东西、做家务的机器人数量有所增加。然而，很多看似灵活的动作，实际上是操作员通过动捕设备在后台操控的结果。有厂商甚至将“身体共生”作为卖点，操作员的动作与机器人完全同步，但这更像是一具高级提线木偶，而非能独立工作的机器人。小米的新机器人则选择了不同的技术路线，采用“大脑 + 小脑”的分层控制策略。大脑中的大模型负责拆解规划长程任务，语音交互依托小爱同学完成语义理解与对话响应；小脑则借助仿真环境下的并行强化学习训练，在保证动态平衡的基础上生成拟人动作。
以演示中的选花、递花、撒香片动作为例，这些并非预设好的脚本，而是模型在理解现场情况后，自行计算并指挥身体完成的。这背后是一套全新的本体架构。机器人产业相对汽车和手机产业仍较为空白，许多产业链上游工厂刚刚建立，一些机器人品牌为快速推出产品，会复用供应链，导致不同品牌的机器人差异不大。而小米机器人根据需求反向推动产业链上游进步，新机器人身高约一米七、体重66公斤、全身66个关节，其中约一半集中在双手，专为精细操作设计。团队还研究了汽车工厂约2000个不同岗位，计算工人作业时的运动空间，反推关节配置，目前这套架构能覆盖80%以上的作业空间。其身高从2022年第一代CyberOne（铁大）的一米七六降至一米七，也是为了适应汽车工厂的实际需求。
小米机器人的发展在展台之外也取得了显著进展。过去半年是其突飞猛进的阶段。今年3月2日，小米宣布机器人进入小米汽车工厂实习，在自攻螺母上件工站实现连续3小时自主作业，双侧安装成功率90.2%，满足76秒的产线节拍，还同步验证了料箱搬运、贴车标等场景。这是小米机器人首次从视频和发布会走向真实产线。4月27日小米投资者开放日，新一代机器人首次公开亮相，为投资人赠送伴手礼、比心握手，同日开源Xiaomi - Robotics - 0后训练全流程。7月14日，小米机器人在自攻螺母工站成功率提升至98%，新增中控台侧盖板排序、料箱折叠回收两个复杂柔性工站，成功率均达90%。
此后两天，小米连发两个模型。统一具身生成模型Xiaomi - Robotics - U0，用380亿参数统一覆盖场景生成、轨迹迁移、交互视频生成、图像编辑四类任务，生成效率较传统方案提升82.9倍；具身基座模型Xiaomi - Robotics - 1，基于10万小时真实世界操作数据预训练、约1.1万小时跨本体数据后训练，在RoboCasa365、RoboDojo两个榜单上获得全球第一。这可能是国内首次在机器人策略模型中，对Scaling Law进行较为完整的系统验证。过去，在大语言模型领域，数据和参数规模与性能提升的关系已得到认可，但在具身智能领域，这一关系此前未被完整证明。多位行业人士认为，中美顶级公司掌握的高质量物理交互数据只有几十万小时，离充分验证Scaling Law的门槛还有差距，小米用10万小时真机数据跑出缩放曲线，证明这条路在工程上是可行的。
从这些节点可以看出，小米在半年内完成了“本体、数据再到模型”的闭环。不过，熟悉小米的人注意到，从2023年到2025年初，小米机器人几乎没有进行技术发布。向迪昀解释，2024年一个50公斤的机器人跑动速度虽快，但雷军认为这没有实际用户价值，所以暂停了产品对外宣发。雷军和集团反复追问机器人“有什么用”，这影响了小米机器人的路线选择。过去十年，机器人算法演进大致分为三个阶段：2016 - 2020年，波士顿动力将基于模型预测控制（MPC）的传统数学建模方法推向极致；2021 - 2025年，强化学习让机器人完成走、跑、跳、空翻乃至跳舞；2025年之后，真正意义上的大脑AI登场，用数据驱动方式重新定义研发范式，解决“机器人怎么干活”的问题。硬件也经历了代际切换，液压方案被电驱替代，小米在2023、2024年完成走跑跳空翻后，开始补上大脑这块拼图。
然而，从98%到99%的成功率提升变得越来越难。向迪昀坦言，全面做模型化后，模型如同黑盒，出现长尾和corner case时处理困难，这与大模型的幻觉和可解释性问题类似。效率维度也有衰减，3 - 5秒的短任务效率能接近人工，任务链拉长到30秒 - 1分钟，效率降至人工的60% - 70%，1分钟以上的长任务，效率进一步降到30%以上，这与大模型长上下文推理效率下降问题相似。小米预期螺母工站年底有望达到99%的成功率，但复杂工站可能还需要两三年。
小米为机器人规划了智能制造、商业服务、家庭三段落地路径。智能制造是近期重点，小米内部有完整智能制造团队，会拉通汽车、手机、大家电的工业自动化路线图，选择工业自动化未来一到两年难以实现的工位，这些工位需要触觉、柔性、复杂SOP，可能需要人机协同。以螺柱工站为例，人工作业时需停掉所有光栅，76秒生产节拍中只有20 - 30秒可操作，超时即有危险，换上机器人后，76秒全部可作业，工人可从危险工位撤下。商业服务是中间环节，小米的工厂有工业旅游示范基地，汽车有展厅和科技展厅，可做导览讲解，国内约1万家小米之家以及未来海外可能的1万家，都是现成的服务场景。家庭场景是最远且易被想象放大的，但家庭场景柔性太强，涵盖各种复杂场景。小米计划先从“半公共”场景切入，小米青年公寓的公共区域和员工房间将成为家庭场景最早的试验场，运营成本和容错度更友好。对于直接进入C端家庭，小米目前动作较为克制。
这有多方面原因。工厂是结构化、封闭、高度同质化的，追求成功率和效率；家庭是开放、非结构化、每家每户不同的，追求泛化性，还要解决安全性、数据隐私、情绪价值、外观设计等问题。成本也是一道坎，国内扫地机器人家庭渗透率刚过10%，欧洲约20%，人形机器人用户心智和接受度还需时间。另有机器人赛道从业者认为，法规和后续服务机制有待建立。不过，多位从业者对机器人赛道持乐观态度，认为过去一年进展超出预期。TrendForce集邦咨询预估，2026年中国人形机器人市场规模将达150亿元人民币，2027年至少维持60%以上增长；工信部相关测算预计，2026年国内人形机器人整机产量将突破10万台。资本和厂商都在抢跑，但小米相对谨慎，认为整个行业的GPT 3.0时刻尚未到来。现阶段，小米保持开放态度，寻求行业群策群力，从2月的Xiaomi - Robotics - 0到7月的两代模型，每一代都开源训练方法和权重，核心的know - how沉淀在团队内部，在技术快速迭代阶段，保持开放心态、快速迭代很重要。这次亮相的新机器人只是小米交出的中期答卷，真正的挑战还在后面。
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