#小米具身基座模型发布#

雷军三天发了三个东西，很多人可能没注意到这意味着什么。

7月14日，小米机器人进汽车工厂实习，装配成功率逼近人工。
7月15日，发布数据生成模型，解决机器人"训练数据太贵"的问题。
7月16日，发布具身基座模型Xiaomi-Robotics-1。

三个东西串起来，是一条完整的链：硬件本体→训练数据→智能大脑。

最关键的是第三个。

10万小时真实操作数据预训练，验证了一个事情：机器人也 Scaling Law 了。

什么意思？就是数据越多、模型越大，机器人的能力就越强，而且这个增强是可预测的，不会突然碰到天花板。

大语言模型靠这条路走出了ChatGPT。现在机器人也走上了这条路。

之前行业最大的问题是：机器人的训练数据太贵、太碎。你教一个机器人叠衣服，换个场景它就不会了。换个机器人本体，数据又不能复用。

小米的做法是：用UMI设备让人去操作，记录轨迹，10万小时覆盖家庭、办公室、工厂。不绑定特定机器人，先学"人怎么改变世界"，再迁移到机器人身上。

结果就是"开箱即用"——你说一句话，它就能在陌生环境里完成收纳、整理。

RoboDojo榜单登顶，RoboCasa成功率57.4%（之前最优才46.6%），全部开源。

雷军说5年进工厂，10年进家庭。

我倒是觉得，进工厂可能比进家庭更快。工厂场景标准化、容错率高、ROI清晰。家庭场景太复杂了，每家的布局、习惯、宠物、小孩都不一样。

但方向是对的。黄仁勋年初说物理AI的"ChatGPT时刻"要来了。小米这次至少证明了一件事：这条路走得通。

机器人进家庭这件事，前方还有很长，但小米至少把路照亮了一段。

#小米机器人#