小米近期完成了具身智能赛道最重磅的一次人才引进：原字节跳动机器人一号位孔涛于2025年夏天携团队“整建制”加盟，现已挂帅新成立的“具身智能与应用部”，这意味着小米机器人的技术重心正式从硬件本体转向“大脑”基座模型的研发。
一、核心研发方向：基座模型与VLA双线并进
基座模型团队独立运作：孔涛带队的小米机器人基座模型团队享有高度保密权限，拥有独立办公地，高管飞书会议时甚至无需露脸，团队核心任务是研发让机器人“看懂环境、听懂指令”的通用基座模型。
VLA模型（视觉-语言-动作）：由孔涛统管原陈龙VLA团队，研发多模态感知与动作执行一体化模型。小米已于2026年2月开源首代VLA模型Xiaomi-Robotics-0（47亿参数），采用“大脑+小脑”架构，在LIBERO等三大仿真测试中刷新SOTA成绩，并成功在小米汽车工厂上岗实习——自攻螺母双侧安装成功率达90.2%，满足76秒产线节拍要求。
世界模型同步预研：小米内部有多个部门从不同角度预研世界模型，旨在让机器人具备对物理环境的常识理解与空间推理能力，这部分也是基座模型团队的重点攻关方向。
二、硬件与操作系统的纵深储备
机器人全栈布局：小米机器人事业部约200人，覆盖机器人本体设计、小脑（运动控制）、大脑（认知决策）乃至机器人操作系统，已形成完整的技术栈。
灵巧手与触觉感知突破：小米开发了全掌触觉仿生手，融合触觉抓取的微调模型，支撑了机器人在工厂环境下实现90.2%-98%的装配成功率，且能连续工作3小时以上，达到接近熟练工人的水平。
产线实战验证：基于Xiaomi-Robotics-0模型的人形机器人已在小米汽车压铸车间完成“转正”，从螺母安装扩展到更多工站，累计数万小时真实操作数据反哺模型迭代。
三、数据引擎与开源生态构建
数据工厂模型Xiaomi-Robotics-U0：2026年7月，小米开源了参数量达380亿的具身数据生成模型U0，可通过合成数据为机器人训练“创造”稀缺场景（危险、极端、长尾），降低真实采集成本，经其扩增数据训练后机器人在陌生环境下任务完成度平均提升26.3%。
全链条开源策略：从VLA模型的代码、权重到数据生成工具链，小米均选择全量开源。这种策略既加速了行业技术迭代，也帮助小米在具身智能领域吸引更多开发者共建生态。
“软硬闭环”成型：至此，小米具身智能形成了“硬件落地（工厂）→ 数据采集（U0生成）→ 模型训练（VLA）→ 再次部署”的可自循环技术栈，孔涛的加入正是为了将这一闭环的效率推向极致。