11月3日，小米技术官方发布视频，展示了 Xiaomi-Robotics-1 具身基座模型的实际应用进展。以该模型为技术底座，小米搭建了一套覆盖数据采集、模型推理与任务执行的 Agent 闭环系统，并已在其青年公寓中启动”试运营”，让机器人开始承担真实生活场景中的家务任务。

长程任务验证：连续半小时、跨三房间

据介绍，该系统已实现了连续超过30分钟、覆盖3个房间、包含50余项任务的长程任务验证。在试运营中，机器人能够自主规划并完成桌面整理、垃圾清扫、物品分类归位、房间巡检、全屋复检等任务，不再依赖针对单一动作的硬编码流程。

这一能力的背后，是 Xiaomi-Robotics-1 在真实世界数据上的大规模训练。该模型于2026年7月16日正式发布，预训练阶段使用了10万小时真实世界操作轨迹数据，覆盖家庭、办公室、餐厅、户外、工业等场景，包含1700余种场景、240万段交互片段、260余种不同任务。模型部署后可直接理解并执行自然语言指令，无需从零开始训练。

开源与训练策略

今年8月，小米技术官方微博宣布 Xiaomi-Robotics-1 正式开源。该模型基于超过10万小时 UMI 数据进行预训练，并使用超过1万小时跨本体数据进行后训练，开源覆盖从真机后训练到模型部署的完整流程，同时提供相关 Benchmark 的评测代码。

在训练策略上，模型先通过预训练建立通用动作生成能力，再使用上万小时跨本体数据完成后训练对齐，可适配移动操作、双臂等不同类型的机器人；面对复杂精细的新任务，仅需少量数据即可完成微调。团队搭建的自动化标注流程可在两周内完成全量数据的高质量标注。

值得关注的是，小米另一款 VLA 大模型 Xiaomi-Robotics-0 采用大小脑混合架构，使用消费级显卡即可实现80毫秒的推理延迟。而 Xiaomi-Robotics-1 于2026年7月在 RoboCasa 365、RoboDojo 两大权威榜单上综合排名第一。

从实验室走向工厂与社区

在产业落地层面，小米机器人已在小米汽车工厂的自攻螺母上件、盖板排序、料箱折叠等工位实现94%至98%成功率的稳定运行，验证了 VLA 基座模型在工业级”生产节拍加合格率”双重硬约束下的实用价值。2026年7月，雷军曾透露双机械臂协同完成的自攻螺母上件作业单次成功率从初期的90.2%提升至98%。

在应用示范场景上，本次试运营落地的小米青年公寓颇具代表性。去年6月，小米在北京、南京上线了一批青年公寓，租金标准为1999元/月。其中北京青年公寓位于昌平定泗路，共2658间，主力户型为29平方米开间；南京青年公寓位于建邺区河西南 CBD，共566间，提供55平方米两室一厅户型，距小米南京科技园约100米。将机器人部署在真实居住社区，意味着具身智能正从演示视频走向日常服务。

获奖与研发投入

2026年11月2日，2026年世界互联网大会领先科技奖颁奖典礼在浙江乌镇举行，来自全球的20个获奖项目现场发布。小米集团申报的”面向规模化落地的通用机器人操作基座模型关键技术”项目获奖，小米集团机器人事业部总经理向迪昀在现场介绍了项目情况。11月3日大会开幕，小米集团获颁”杰出贡献奖”创新突破类奖项，这也是小米首次同时斩获世界互联网大会”杰出贡献奖”与”领先科技奖”两项大奖。

数据显示，2021年至2025年小米研发总投入达1055亿元，未来五年计划投入超过2000亿元，重点布局 AI 大模型、具身智能与智能制造等前沿领域。随着基座模型开源与社区试运营的推进，具身智能的规模化落地正在按下加速键。