Xiaomi-Robotics-1 – 小米公司推出的具身智能基座模型

Xiaomi-Robotics-1是小米公司推出的具身智能基座模型，专为真实环境中的移动操作机器人设计，基于10万小时真实操作数据预训练、支持自然语言指令直接控制、具备跨场景泛化能力，可显著降低机器人任务开发成本。验证了机器人领域的“数据与模型规模扩展定律”（Scaling Law），使机器人无需针对每个新环境从头训练，真正实现“开箱即用”。

Xiaomi-Robotics-1核心特点

1. 真实数据驱动的泛化能力

10万小时真实世界操作数据：通过通用操作接口设备（UMI）采集家庭、办公室、工业场景等多环境下的真人操作轨迹，覆盖260+任务类型（如抓取、推拉、分拣），包含大量未标注的复杂交互逻辑。
跨场景迁移能力：在从未见过的厨房布局或家具摆放中，仍能准确完成餐具分类、沙发整理等任务，无需针对特定环境重新训练。

2. 高效训练与适配机制

双阶段训练范式：
- 预训练阶段：学习通用动作生成能力，理解“视觉观察+语言指令→动作序列”的映射关系。
- 后训练阶段：通过本体对齐（适配不同机器人硬件）和指令对齐（理解自然语言）完成任务适配。
新任务快速适配：平均仅需不足10小时的真实机器人数据微调，即可超越行业标杆模型性能。

3. 性能突破性验证

Scaling Law实证：预训练数据量从2500小时增至2万小时、模型参数从20亿扩展至100亿时，动作预测误差持续下降，真实任务成功率同步提升。
仿真测试领先：在RoboCasa365基准测试中以57.4%平均成功率登顶（此前最优为46.6%），在RoboDojo中以20.07分/13.93%成功率刷新纪录。

Xiaomi-Robotics-1技术原理

1. 数据构建与处理

无本体依赖数据采集：UMI设备模拟人类操作，无需依赖特定机器人硬件，大幅降低数据获取成本。
自动化标注流程：将长操作轨迹切分为固定片段，通过视觉语言模型自动标注夹爪状态变化与物体交互结果，10万小时数据可在2周内完成标注。

2. 双阶段训练架构

预训练：
输入当前视觉画面与目标状态描述，模型学习生成推动场景变化的连续动作序列，建立物理交互的通用表征。
后训练：
- 本体对齐：用7200+小时真实机器人数据，将预训练能力迁移至具体硬件（如机械臂力控参数适配）。
- 指令对齐：将“状态变化描述→动作”转化为“自然语言指令→动作”，支持“整理沙发”“收纳餐具”等口语化指令。

3. 泛化能力实现

跨本体数据融合：整合移动操作机器人、双臂机器人及公开数据集，使模型理解不同硬件的运动学特性。
任务组合泛化：在Composite-Unseen任务中（如组合“拿杯子+倒水”），成功率仍达32.1%，显著高于对比模型的7.9%。

Xiaomi-Robotics-1核心功能

1. 自然语言驱动操作

直接响应口语指令：无需编程，通过语音或文本输入即可执行任务，例如：
- “把餐桌上的碗碟收到橱柜第三层”
- “将散落的玩具按颜色分类放入收纳盒”

2. 复杂场景适应性

抗干扰能力：在光线变化、物品遮挡或摆放错位等干扰下，仍能稳定完成任务。
柔性工件处理：可操作大尺寸、易变形物体（如中控台侧盖板），通过末端力感知自主微调姿态避免卡滞。

3. 低门槛任务扩展

少量数据微调：针对新任务（如折叠特定包装盒），仅需上传10小时左右的真实操作数据即可适配。
硬件兼容性：支持适配小米CyberOne人形机器人、工业机械臂等多种移动操作平台。

Xiaomi-Robotics-1项目地址

官方地址：https://robotics.xiaomi.com/xiaomi-robotics-1.html

Xiaomi-Robotics-1应用场景

1. 家庭服务场景

日常家务执行：自动完成餐具收纳、衣物整理、桌面清洁等任务，尤其适合多变的家庭环境。
老人辅助照料：响应“帮我拿药盒”“调整沙发靠垫”等指令，无需预设固定操作流程。

2. 工业制造领域

汽车工厂装配：已在小米汽车工厂实现自攻螺母上件工站98%作业成功率（接近人工99%），支持中控台盖板安装、料箱折叠等柔性操作。
多机协同作业：机器人间通过工厂数字化系统同步任务状态，完成跨工位物料传递与协同装配。

3. 商业与公共空间

零售仓储管理：执行商品分拣、货架补货、退货箱折叠等重复性任务。
办公环境维护：自动整理会议室、回收文件，适应动态变化的办公布局。

Xiaomi-Robotics-1将机器人开发从“任务定制”转向“基座模型+微调”范式，通过大规模真实数据验证了具身智能的可规模化路径。其跨场景泛化能力与低适配成本，使家庭服务、工业制造等领域的机器人落地门槛大幅降低。目前模型代码与权重已计划开源，未来可能进一步推动消费级服务机器人和工业自动化场景的普及。需要注意的是，该模型聚焦移动操作任务（如抓取、搬运），不涉及导航或纯感知类功能，需与其他模块配合实现完整机器人系统。