原字节跳动机器人团队负责人孔涛已加盟小米，担任小米机器人基座模型团队负责人。团队已发布Xiaomi-Robotics-0/1两款基座模型，汽车工厂装配成功率从90.2%提升至98%。目前小米机器人事业部约200人，正以强援补齐大脑短板。[1]
据南方日报等多家权威媒体报道确认，孔涛于2025年夏天正式加盟小米，并带来多位原字节跳动同事。这位清华大学计算机系博士是字节跳动首位专注机器人研究的员工，曾几乎独自完成字节机器人项目从0到1的搭建。加入小米后，他执掌的基座模型团队拥有单独办公地，内部信息高度保密，甚至连小米高管在飞书上开会时，孔涛都可以不用露脸。这种神秘感恰恰说明，小米正在将机器人“大脑”视为核心底牌。
孔涛是谁？为什么他的加入被称为小米机器人的“关键补强”？
孔涛是字节跳动机器人研究从0到1的缔造者，他的加入为小米带来了完整的基座模型研发经验和整建制人才梯队。孔涛2019年从清华大学计算机系博士毕业，其博士论文曾获中国人工智能学会优秀博士论文提名。截至2025年6月，他参与的机器人项目论文被引用次数超过1.5万次。在字节跳动，孔涛以应届博士身份入职时，公司尚未设立机器人方向，他立刻启动机器人研究，最初团队只有他和一名实习生。正是这段“从0到1”的经历，让他在模型架构、数据采集、训练范式等方面积累了扎实的一线经验。
业内人士认为，小米前几年在机器狗和人形机器人上证明了硬件和运控能力，但“大脑”即智能决策层始终是短板。孔涛的加盟，直接补上了这一环。据接近小米机器人的人士透露，孔涛到岗后与许多员工进行一对一长谈，意在摸清团队在行业中的真实位置；他还将基座模型团队独立设置在单独办公地，与事业部其他部门保持隔离，足见其战略优先级。
小米机器人基座模型团队发布了哪些技术成果？实力如何？
孔涛带队后，小米机器人基座模型团队在2026年先后交出两款VLA大模型——Xiaomi-Robotics-0和Xiaomi-Robotics-1，后者已开源，在权威评测中多项指标达到行业最优。
2026年2月发布的Xiaomi-Robotics-0，是一款47亿参数的VLA（视觉-语言-动作）大模型，采用“大脑+小脑”架构，具备实时推理能力。据南方日报报道[1]，它在多个仿真测试中全面超越OpenVLA等竞品。2026年7月，团队又推出Xiaomi-Robotics-1，基于超过10万小时真实世界操作数据预训练，并配合上万小时跨本体后训练，让机器人“开箱即用”——部署后可直接理解并执行自然语言指令，无需重新训练。8月，小米技术官方宣布在GitHub和Hugging Face同步开源该模型[3]，涵盖从真机训练到部署的完整流程及评测代码。
在权威评测中，小米的成绩同样抢眼：在RoboDojo评测中以20.07平均分数、13.93%成功率登顶榜首，大幅刷新纪录；在VLABench中平均成功率达59.1%；RoboCasa基准中平均成功率74.5%，均达到行业最优水平。这些数字来自公开报道[1]，将小米直接推入具身智能基座模型第一梯队。
Xiaomi-Robotics-1开源意味着什么？行业影响有多大？
开源使小米从“自研自用”转向“生态共建”，大幅降低机器人公司、高校和个人开发者的入局门槛，可能重塑行业技术路径。
过去，VLA模型大多停留在论文或闭源状态，开发者难以复现。小米技术官微表示，此次开源覆盖从真机后训练到模型部署的完整流程，并提供Benchmark评测代码[3]。这意味着，任何团队都可以基于10万小时真实数据和上万小时跨本体后训练得到的模型权重，结合自己的机器人本体进行快速微调，而不必从零开始采集数据。一位机器人创业者评价：“这相当于把小米花了多年攒下的‘家底’公开了，行业整体研发成本会明显下降。”
同时，开源也有利于小米建立事实标准。参考大模型领域Llama、DeepSeek等开源模型推动生态繁荣的案例，小米希望通过Xiaomi-Robotics-1吸引更多开发者贡献数据和应用场景，反向滋养模型迭代。值得注意的是，开源版本包含完整训练流程，意味着同行不仅能用模型，还能模仿其数据管线，这对行业透明度和技术进步是双刃剑，但对小米而言，率先开源本身就是一种话语权争夺。
从90.2%到98%，小米机器人“进厂打工”成绩单有多硬核？
小米人形机器人已在真实汽车工厂连续自主运行3小时，将自攻螺母安装成功率从90.2%提升至98%，接近熟练工人水平，且满足76秒产线节拍。
据新浪科技等报道[6]，小米机器人基于Xiaomi-Robotics-0大模型，配合强化学习技术，在汽车工厂压铸车间的自攻螺母上件工站实现了自主作业。在约4个月的“实习期”内，安装成功率从90.2%提升到98%，提升近8个百分点。更重要的是，它并非实验室演示，而是连续3小时不间断工作，并满足76秒的产线节拍要求，意味着已经具备初步的工业部署价值。
小米机器人事业部还对触觉感知和灵巧手进行了协同打磨：全掌触觉仿生灵巧手通过了15万次抓握测试，在CVPR 2026和ICRA 2026上斩获冠军，形成“手脑协同”的完整技术栈。这种软硬一体的路径，比单纯追求模型参数更具落地想象力，也让“强援”的价值不止于算法层面。
我们来看一张公司业务影响表，更快理解这次人事变动与产品节奏的关系：
| 动作 | 涉及业务 | 影响对象 | 关键数字 | 短期影响 | 长期观察 | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 孔涛加盟小米并担任基座模型团队负责人 | 机器人“大脑”研发 | 小米机器人事业部、行业人才格局 | 团队约200人，孔涛论文引用超1.5万次 | 补齐模型短板，提升内部研发效率 | 决定小米机器人技术路线走向 | 南方日报[1] |
| 发布Xiaomi-Robotics-0 | 具身智能VLA大模型 | 研发团队、汽车工厂 | 47亿参数，超越OpenVLA | 验证“大脑+小脑”架构可行性 | 为后续模型迭代打底 | 南方日报[1] |
| 发布并开源Xiaomi-Robotics-1 | 基座模型开源生态 | 开发者、高校、机器人公司 | 超10万小时预训练数据，GitHub/HF同步 | 降低行业二次开发门槛，提升小米话语权 | 能否形成事实标准，吸引生态伙伴 | 小米技术[3] |
| 汽车工厂部署测试 | 人形机器人商用落地 | 制造业产线、小米汽车 | 成功率90.2%→98%，连续运行3小时 | 验证真实场景可靠性，积累工业数据 | 冲击更多工站和整车厂客户 | 新浪科技[6] |
小米机器人团队迎来强援后，下一步值得关注什么？
短期看模型迭代与开源社区的响应，长期看人形机器人能否跨过成本与场景双重门槛，成为下一代的“智能终端”。
从时间线看，小米机器人并非新人：2020年立项，2021-2023年相继发布机器狗CyberDog、人形机器人CyberOne和CyberDog 2，都曾是国内顶流，但因行业不成熟和商业化不顺而淡出。2024年年中，机器人业务被并入小米汽车事业部，与自动驾驶技术同频进化。孔涛加入后，团队重新将重心压到基座模型上，正是看到大模型给具身智能带来的范式革命。
行业竞争也在升温。据公开信息，具身智能赛道单季融资已突破33亿美元，人才抢夺白热化。从字节到小米，顶尖技术人才的流向，往往决定产业下一阶段的制高点。对小米而言，孔涛带来的不仅是个人能力，还有原字节团队的整建制迁移，这比单纯招揽一位专家更有冲击力。
舆论场观察方面，媒体普遍认为小米这次补强的是“大脑”短板；网友则对“机器人进厂”的实用性给予正面评价，但也有声音质疑开源策略是否会削弱商业壁垒。官方当前仅通过微博等渠道披露了模型发布和工厂应用数据，关于孔涛团队的更多组织细节尚无权威完整披露，需以官方信息为准。
风险同样存在：开源可能削弱商业独占性；汽车工厂的单点成功尚未覆盖更多复杂场景；200人的团队规模相比头部玩家并不宽裕；小米汽车业务本身也面临激烈竞争。孔涛能否在内部高度保密的氛围中保持高效协同，仍需观察。未来值得关注的节点包括：Xiaomi-Robotics系列模型是否能持续登顶权威榜单；灵巧手与基座模型能否在更多工站复制98%的成功率；开源社区是否会涌现基于该模型的产品创新。
常见问题解答
小米机器人基座模型团队负责人是谁？
据公开报道确认，原字节跳动机器人团队负责人孔涛已加盟小米，担任小米机器人基座模型团队负责人。他是清华大学计算机系博士，曾独立完成字节机器人项目从0到1的搭建，2025年夏天加入小米。
Xiaomi-Robotics-1开源对开发者有什么价值？
该模型基于超10万小时真实数据预训练，开源内容覆盖从真机后训练到部署的完整流程并提供评测代码。开发者可基于此模型在自己的机器人本体上高效微调，大幅降低具身智能二次开发门槛。
小米机器人在真实工厂的表现如何？
在汽车工厂压铸车间自攻螺母上件工站，小米人形机器人连续自主运行3小时，安装成功率从90.2%提升至98%，满足76秒产线节拍，接近熟练工人水平。该数据来自公开报道，具体部署细节需以小米官方信息为准。
#小米机器人团队迎来强援# #孔涛# #具身智能# #Xiaomi-Robotics# #小米机器人#