#小米机器人正式上岗汽车工厂#

3月2日，小米技术官方发布了人形机器人在真实汽车工厂中的实测成果。这是继此前发布触觉抓取微调模型TacRefineNet和机器人VLA大模型Xiaomi-Robotics-0之后，小米具身智能团队交出的又一份硬核答卷——从实验室走向产线，用数据说话。

在汽车一体化压铸后地板的自攻螺母上件工站中，小米人形机器人实现了连续3小时自主运行，双侧同时安装成功率达到90.2%，同时满足了最快76秒的产线生产节拍要求。这个数字的含金量在于：工厂不是实验室，不允许试错迭代，每一个动作都必须精准可靠、节拍分秒不差。

具体而言，小米的技术方案有三个值得关注的核心特征：

第一，端到端数据驱动。 基于自研VLA大模型Xiaomi-Robotics-0，结合强化学习（RL），避免了繁琐的规则编程。通用VLA基座模型通过跨本体数据预训练，增强了空间感知和动作执行的泛化能力；RL的引入则有效降低了对真实遥操作数据的依赖。

第二，多模态感知融合。 视觉、触觉、关节本体感知协同工作。单靠视觉，光照变化和遮挡会带来不确定性；单靠触觉，又易受非预期接触干扰。多模态融合显著降低了复杂工况下的误判概率。

第三，全身运动控制的混合架构。 优化控制器基于二次规划实现四级优先级控制（平衡→安全→任务→优化），单次求解耗时<1ms；RL控制器则通过上亿次仿真训练，实现零样本迁移到真实机器人，确保极端干扰下的平衡稳定性。

虽然90.2%的成功率距离工业级量产部署仍有差距——汽车制造对合格率的要求通常在99%以上。小米自己也在文中披露了典型失效案例：花键贴合不紧密、姿态调整卡滞等问题仍然存在。但值得注意的是，小米选择了最难的路径——让人形机器人直接进入汽车工厂，而非停留在实验室刷榜。

从TacRefineNet到Xiaomi-Robotics-0，再到今天的工厂实测，小米具身智能的技术链条正在逐步闭合。人形机器人从能动到能干活，再到干得好，每一步都是指数级的难度跃升。90.2%只是起点，但这个起点已经站在了真实的汽车产线上。

#小米科技[超话]#