MoneyDJ新聞 2026-07-16 15:31:02 新聞中心 發佈
綜合陸媒報導，小米(1810.HK)今(16)日正式發布機器人基座模型Xiaomi-Robotics-1，該模型基於10萬小時真實世界操作數據完成預訓練，結合跨本體後訓練，真正實現具身基座模型的「開箱即用」。小米指出，Xiaomi-Robotics-1可在未見過的真實環境中根據自然語言執行多類移動操作任務，新任務只需小量數據就能快速適配；Xiaomi-Robotics-1代碼和模型權重將在近期全面開源。
這些數據透過通用操作周邊設備Universal Manipulation Interface(UMI)採集，覆蓋家庭、商業空間、工業場景、辦公室及戶外等多種環境，包含大量物體互動和操作行為。為處理如此龐大的數據，團隊建構一套可規模化的自動標注流程，首先將長操作軌跡切分為固定長度片段，再利用視覺語言模型，對片段中的夾爪狀態變化和互動物體狀態變化進行描述。透過這套流程，模型可學習在當前視覺觀察和語言條件下，生成能夠推動場景狀態變化的動作序列，該自動標注流程可在約兩週內，完成全部10萬小時數據的高品質標注，大幅提升機器人訓練數據的處理效率。
Xiaomi-Robotics-1採用預訓練+後訓練的兩階段訓練範式，在預訓練階段，模型主要學習通用動作生成能力，給定當前視覺觀察和狀態變化描述後，模型需要預測一段動作序列，讓場景從當前狀態向目標狀態轉變；後訓練階段則主要解決本體對齊和指令對齊兩大問題。其中，本體對齊是將模型從UMI資料中學習到的動作生成能力，遷移至真實機器人本體；指令對齊則是將「根據狀態變化描述生成動作」的能力，轉化為「根據人類自然語言指令執行任務」的能力。
為此，團隊建構了約1萬小時跨本體後訓練數據，其中包括超過7,200小時移動操作機器人和雙臂機器人數據、超過1,000小時人工標注UMI數據，以及Bridge V2、RT-1、DROID等公開機器人資料集。完成後訓練後，Xiaomi-Robotics-1可在真實環境中理解自然語言指令，並直接執行多類移動操作任務。
性能方面，Xiaomi-Robotics-1在多項機器人基準測試中取得領先成績。在RoboCasa365基準中，該模型平均成功率達到57.4%，高於先前最優方法的46.6%；尤其在Composite-Unseen任務劃分中，展現出較強的任務組合泛化能力。在RoboDojo模擬評測中，Xiaomi-Robotics-1以20.07分的平均成績和13.93%的平均成功率登頂排行榜，大幅超過此前行業最優方法的13.07分和8.80%成功率。在VLABench基準中，該模型同樣取得當前最優表現，平均成功率達到59.1%，平均進度得分達到70.3%。
此外，在RoboCasa基準中，Xiaomi-Robotics-1平均成功率達到74.5%，超過RLDX-1、Cosmos Policy、GR00T N1.6、Pi-0.5及Pi-0-FAST等模型。
