小米机器人又放出两大进展，物理AI时代的大boss会是它吗

近期，小米频频放出机器人业务进展消息。

10月27日，小米刚刚公布了21自由度仿生手的细节。

不到一周，小米又公布了两大机器人业务的进展：新一代小米机器人首次在汽车工厂挑战8小时长时作业，初步验证了产线级作业能力；小米具身基座模型开始在小米青年公寓启动“试运营”，成功跑通长时、多房间复杂任务链。

小米是借着获奖的东风发布这两大进展的——11月3日，2026世界互联网大会开幕式在浙江乌镇举办，在开幕式现场，小米集团获颁大会“杰出贡献奖”创新突破类奖项；小米机器人业务“面向规模化落地的通用机器人操作基座模型关键技术”获大会“领先科技奖”。

当然，小米逐渐释放这些消息，也是对外表明，AI尤其是物理AI，小米的积累和进展，是竞争力十足的。

01两大场景，两大进展

人们经常说，机器人何时进工厂打工？

进厂打工有诸多挑战，有一个挑战普通人想不到——持久的工作能力，比如8小时。

8小时是个什么概念？

一个汽车工厂的总装工站，白班加晚班，正好一个完整班次。

小米新一代机器人第一次把这个数字搬到了产线上：在汽车工厂总装车间的中控台侧盖板排序工站，它完成了首次8小时稳定作业挑战，满足了工站的全天生产需求，作业过程还能自主纠偏，并与产线系统实现协同。

8小时的意义并不在数字本身，而在于它把机器人从演示台上请了下来。此前小米机器人的“实习”多以分钟计，观众看的是灵巧，现在要回答的是一个更无趣也更致命的问题：你能不能顶一个班。

这就是小米机器人公布的第一个进展。

另一个进展在另一个场景——家居。

在小米青年公寓，小米的具身基座模型开始“试运营”，跑通的是长时、多房间的复杂任务链：连续超过30分钟，覆盖3个房间，包含50多个任务，从工具准备、沙发与桌面整理、垃圾清理、物品分类归位，到房间巡检、全屋复检与离场，全流程由机器人自主规划和执行。支撑它的是一套覆盖数据采集、模型推理与任务执行的Agent闭环系统。

一个是产线上的重复劳动，一个是家里没有标准答案的杂活，两件事指向的却是同一件事：小米机器人正在把“能不能做”换成“能不能连续做”。

小米机器人事业部总经理向迪昀把这件事讲得更直接：小米在具身智能领域的核心工作，是建立面向通用操作的机器人具身基座模型及多任务、跨场景规模化应用体系，基于自研VLA基座模型，在工业制造与生活服务场景同步落地，推动多任务泛化性与单任务效率稳定性同步发展。

支撑这两件事的，是同一套模型底座。

小米机器人VLA大模型Xiaomi-Robotics-0采用大小脑混合架构，消费级显卡即可实现80毫秒推理延迟；小米具身基座模型Xiaomi-Robotics-1使用10万小时真实操作轨迹预训练，在未见环境、未见任务中展现稳定的规模定律收益，2026年7月在RoboCasa 365、RoboDojo两大权威榜单综合排名第一。两代模型都已全面开源，小米还深度参与了数十篇人形机器人标准规范研制。

小米源自真实场景，以数据驱动本体设计和模型进化，优势已经多次凸显。

10月27日公布的21自由度仿生手，也是同一逻辑的产物。

小米汽车智能制造部中试中心从16个典型工段的2579个作业SOP中，对其中1827个做了多角度视频和动作捕捉采集，覆盖70.8%以上典型工段的人工作业工序。

有了这批真实作业数据，团队用“实际作业中的活动范围÷人手该自由度的平均完整行程”去衡量每个关节的利用率，结果几乎所有被测自由度都超过50%；再做自由度相关性分析，DIP关节的屈曲角度通常约为PIP关节的三分之一，这意味着很多关节可以做成欠驱动耦合。

结论很直接：仿真消融分析显示，17到21自由度区间，平均稳定抓握成功率比6到15自由度区间提升15%到38%，其中21自由度在工厂操作覆盖度和抓握成功率上提升最大；而继续往上堆到23自由度以上，抓握能力提升明显放缓，堆自由度的边际收益下降。

工程上的代价也真实存在：为了在绳驱为主的构型里塞下高密度结构，团队融合了5个直驱自由度布局在负载要求较低的关节，手掌重量压到324g；为对付腱绳蠕变的非线性，还专门设计了腱绳张力传感器；恶劣工况下单手功耗可达100W以上，热预测模型已经做到未来5到10分钟的温度趋势预测、精度优于3℃。

一只324g的手，握着从工厂里长出来的数据，反手又回到工厂里去干活。这就是小米所说的“技术—产品—场景—数据”闭环。

02物理AI，谁主沉浮？

在数字AI之后，物理AI的庞大前景更令人艳羡，谁能独领风骚？

是OpenAI、Anthropic这样的大模型巨头，还是机器人创业公司，还是苹果

特斯拉这样的科技硬件巨头？

现在看来，物理AI的竞争，说到底是四件事的叠加：数据、算力、算法、场景。这四样东西单拎出来都不算稀缺，难的是它们必须相互咬合，而能把它们串成闭环的公司并不多。

把账面摊开来看，小米的优势足够多。

首先是战略级的投入；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。

再看模型，自发布Xiaomi MiMo大模型以来，小米已构建起覆盖语言、多模态、语音、具身智能等方向的模型矩阵，并通过全面开源和MIT商用授权开放给开发者与产业伙伴，据OpenRouter数据，Xiaomi MiMo系列模型调用量位居全球前列。

往下看算力和硬件，小米推出自主研发设计的玄戒O1旗舰芯片，成为中国大陆首家、全球第四家发布3nm制程旗舰手机芯片的公司，今年8月新一代玄戒家族三芯齐发，AI旗舰SoC玄戒O3全模块内置AI加速硬件，成为行业首个突破安兔兔500万分的旗舰SoC。

操作系统这一层，小米澎湃OS以统一融合内核架构连接手机、平板、手表、电视、智能家居和汽车等品类，实现人车家全生态的技术栈统一。

终端这一层，截至2026年第二季度，小米智能手机出货量已连续6年稳居全球前三，AIoT平台连接设备数突破11.6亿，业务覆盖全球100多个国家和地区，小米汽车完成纯电、增程双系列布局并将于2027年正式出海。

制造这一层，自研“澎湃智能制造平台”已经连上超过200家制造企业，而在大模型支持下，超级小爱升级为能理解复杂语义、执行多步任务的智能体。

把这几层叠起来看，小米做机器人的逻辑就顺理成章了：有钱，意味着养得起做算法和模型的人，也有底气投算力；有数据，11.6亿台AIoT设备和自建智能工厂矩阵本身就是数据来源；有场景，自家的汽车工厂和青年公寓就是现成的试验田，甚至还有制造能力——机器人本身也能造。这是很多同行不具备的组合。

有意思的是，小米选择做机器人的顺序，和行业里其他玩家不太一样。它没有先做一个通用人形出来博眼球，而是从一只手、一条工位、一个房间开始，把最难的数据和最长的工程链条先啃下来。这也是物理AI这门生意最现实的一面：能连续干活的机器，价值不在发布会那半小时，而在它十八个月后还在不在工位上。

小米当然不是没有短板。8小时作业目前是“初步验证”，青年公寓也只是“试运营”阶段，规模化应用体系要真正跑通，还需要把单任务效率稳定性和多任务泛化性同时推到能交付的水平。而在这条赛道上，其他玩家也在同时加速——从云端还是端侧的算力之争，到各家基座模型的榜单表现，再到真实门店、真实工位上的落地验证，行业还没有分出胜负。

关于机器人业务，小米没有公开讲述其战略。但在二季报电话会议上，总裁卢伟冰等人，清晰传递出对机器人业务长期、克制的判断。

在他们看来，人形机器人商业化周期漫长，因此业务不设置短期量化KPI，不会用短期营收指标约束研发落地节奏。

小米现阶段并不打算对外售卖机器人，优先把试验场放在自有汽车工厂内部，在产线工位持续打磨、替代部分人工，待技术与场景验证成熟之后，再逐步向家庭、人车家协同场景延伸。

在业务定位上，机器人并非独立业务，而是小米全生态的一环，和手机、汽车、IoT、自研芯片、MiMo 大模型深度绑定，走本体与通用模型并行的路线。大模型为机器人提供 “大脑”，机器人在真实工况里采集的操作数据，又持续反哺基座模型迭代，形成双向协同的循环。

管理层的思路始终务实，不追求单纯的演示效果，而是以工厂真实工位的稳定性、泛化能力作为核心标尺，把通用基座模型的通用性、作业成功率、长时连续作业能力放在第一位。这种 “先内部跑通、再向外拓展” 的节奏，也和本次 8 小时班次作业、公寓多任务试运营的进展一脉相承：比起快速推向市场，小米更在意把工程闭环、数据闭环稳稳做实。

所以“物理AI时代的大boss会是小米吗”这个问题，现在下结论还早。但小米的策略是稳健和长期的，与当前浮躁的具身智能行业相比，这恐怕也是一个优势。