一场跨域智能的革命：小米发布全新具身大模型
今天，小米在人工智能领域投下了一枚重磅炸弹——正式发布其最新研发的具身大模型 MiMo-Embodied，并宣布全面开源。这不仅是一次技术发布，更是一次对通用智能边界的重新定义。从家庭服务机器人到自动驾驶汽车，MiMo-Embodied 正试图打破场景之间的“智能孤岛”，让机器真正具备跨环境、跨任务的理解与行动能力。
为什么“具身智能”正在成为AI新战场？
近年来，AI不再只是“看图说话”或“回答问题”的工具。随着机器人走进家庭、自动驾驶驶上街头，一个更高级的智能形态正在崛起——具身智能（Embodied AI）。它强调AI系统不仅要理解世界，还要能在物理环境中感知、决策并执行动作。
但问题也随之而来：家里的扫地机器人懂得规划路径，却无法理解交通规则；自动驾驶系统精于路况判断，却不会帮人拿杯子。室内智能与室外智能长期割裂，各自为政。如何让这些能力相互促进、知识共享？这是行业面临的共同难题。
小米的答案是：用一个统一的大模型，打通具身智能与自动驾驶的任督二脉。
MiMo-Embodied 的三大突破
MiMo-Embodied 并非简单的功能叠加，而是一次深度整合的架构创新。它的核心亮点在于三大技术突破：
1. 跨域能力全覆盖：一模型，双场景
MiMo-Embodied 同时支持具身智能三大核心任务：
– 可供性推理（比如：椅子是用来坐的）
– 任务规划（比如：先去厨房，再拿水杯）
– 空间理解（比如：识别房间布局与物体关系）
以及自动驾驶三大关键任务：
– 环境感知（识别行人、车辆、交通标志）
– 状态预测（预判其他交通参与者的行为）
– 驾驶规划（生成安全、高效的行驶路径）
这意味着，同一个模型既能指挥机器人在客厅穿行，也能辅助车辆在城市道路中决策，真正实现了“一脑多用”。
2. 知识迁移新范式：室内经验助力道路决策
更令人振奋的是，MiMo-Embodied 首次验证了室内交互能力与道路决策能力之间的知识协同效应。例如，机器人在家庭中学习到的物体交互逻辑（如“门可以开关”），能够迁移到自动驾驶场景中，帮助车辆更好理解路口行为或行人意图。这种跨场景的知识复用，为未来通用智能体的发展提供了全新思路。
3. 多阶段训练策略：从理解到行动的精细打磨
为了让模型在真实世界中更可靠，小米采用了“具身/自驾能力学习 + CoT推理增强 + RL精细强化”的多阶段训练策略。简单来说，模型先通过大量数据学习基础能力，再借助思维链（Chain-of-Thought）提升逻辑推理，最后通过强化学习在模拟环境中反复试错优化决策。这套组合拳显著提升了模型在复杂、动态环境中的鲁棒性与适应性。
性能全面领跑：开源模型中的“全能冠军”
在29项涵盖感知、决策与规划的核心基准测试中，MiMo-Embodied 不仅全面超越现有开源模型，甚至在多个维度上优于闭源专用系统，树立了开源具身基座模型的新标杆。
- 在具身智能领域，它在17个基准测试中拿下SOTA（State-of-the-Art）成绩，尤其在任务规划与空间理解方面表现惊艳。
- 在自动驾驶领域，其在12项关键指标上实现突破，完成从感知到规划的全链路性能跃升。
- 在通用视觉语言任务中，模型也展现出强大的泛化能力，在多项跨模态理解任务中性能显著提升。
开源共享：推动行业共同进化
小米此次选择将 MiMo-Embodied 全面开源，释放了两个重要信号：一是对自身技术实力的信心，二是致力于推动整个具身智能生态发展的决心。
目前，模型已上线 Hugging Face，提供两个版本供研究者和开发者使用：
无论是机器人研发、自动驾驶算法优化，还是多模态AI探索，MiMo-Embodied 都有望成为下一代智能体的核心引擎。
结语：智能的未来，是融合的未来
MiMo-Embodied 的发布，不只是小米在AI领域的一次技术跃迁，更是对“通用智能”愿景的一次有力实践。当机器人开始理解交通规则，当自动驾驶系统学会家庭交互，我们离真正的“智能体”时代，又近了一步。
而这一次，小米选择把钥匙交给了所有人。