今天，小米发布了Xiaomi-Robotics-1具身基座模型，试图改变具身智能行业长期困在小数据、单任务、反复调参的“手工作坊”阶段。

Xiaomi-Robotics-1基于10万小时真实世界操作轨迹进行预训练，再用约1.1万小时跨本体数据完成后训练。据悉，这是国内首次在机器人策略模型中，对Scaling Law进行较为完整的系统验证。

实验结果显示，当预训练数据从2500小时扩大至2万小时，模型在验证集上的动作预测损失持续下降；当参数规模从20亿提升至50亿、100亿，动作预测能力同样稳定改善。机器人在未见过的家庭环境中完成鞋柜收纳、书包打包等任务的成功率都随之提高。

具身智能，正在从依赖单任务数据和经验调参的1.0时代，迈入由数据、模型规模共同驱动的“工业化”2.0时代。具身智能机器人大模型