小米開源具身AI模型，訓練數據達十萬小時

小米開源其機器人模型，可望加速具身AI在中國製造業的應用。

小米決定全面開源其具身基礎模型——該模型以十萬小時的真實世界操作數據進行訓練——此舉可能削弱專有機器人平台，並加速中國快速成長的自動化市場競爭。

該公司發布聲明指出，這個名為 Xiaomi-Robotics-1 的模型，能透過自然語言指令在未曾見過的環境中執行移動操作任務，且只需少量額外數據即可適應新任務。小米將於近期釋出程式碼與模型權重，此舉有望吸引開發者加入其平台。

該模型採用跨本體（cross-embodiment）後訓練技術，使其能夠將學到的技能轉移至不同的機器人硬體平台——這是大多數現有具身模型所不具備的能力。小米另發表了 Xiaomi-Robotics-U0，這是一個擁有380億參數的多模態自迴歸基礎模型，可根據文字提示生成機器人適用的環境、將現有機器人軌跡適應至新場景，並能根據任務指令生成機器人互動影片。相比之下，Thinking Machines Lab 近期推出的 Inkling 模型擁有9750億參數，但其目標是通用型AI，而非具身應用。

對小米（港交所代碼：1810）而言，此舉是一項策略性賭注，將機器人視為智慧型手機與電動汽車之外的成長引擎。開放模型原始碼可吸引開發者加入小米平台，可能在自動化軟體及服務領域開創新的收入來源。根據高盛研究（Goldman Sachs Research）預測，全球機器人市場規模到2028年將達到740億美元，其中中國占工業機器人安裝量的一半以上。

開源策略瞄準開發者生態圈

透過讓 Xiaomi-Robotics-1 免費對外開放，小米將自己定位為對抗特斯拉（Tesla）Optimus 以及波士頓動力（Boston Dynamics）等專有平台的競爭者。後兩者均將其AI技術堆疊保持封閉。此策略與 Meta 的 Llama 模型加速開源大型語言模型採用的模式相似——但這裡的應用對象是物理AI，而非文字生成。小米的模型經過相當於超過十年連續真實世界機器人操作的預訓練，可能有助降低中國製造商部署自動化的門檻，使他們無需從頭建構AI系統。

此次開源釋出包括程式碼與模型權重，允許研究人員和新創公司下載、修改並針對特定應用進行微調。這與競爭對手的封閉模型形成鮮明對比，後者通常只能透過付費API或授權協議取得使用權。

競爭壓力日益加劇

此次發布正值中國機器人產業吸引越來越多投資之際。深圳競爭對手優必選（UBTech Robotics）專注於工業與服務領域的人形機器人，而據產業報告顯示，國內汽車製造商已開始在電動車裝配線部署人形機器人，成功率超過98%。無論最終哪個平台勝出，其晶片驅動大多數AI訓練工作負載的輝達（Nvidia）都將從中受益，因為具身模型在訓練與推論兩個階段都需要大量的GPU算力。

小米並未透露訓練 Xiaomi-Robotics-1 所使用的運算資源，也未公布與競爭模型相比的具體基準測試結果。該公司表示，該模型實現了具身基礎模型的「開箱即用」（open-box usability），意即能夠在未經大量重新校準的情況下，在陌生環境中正常運作。

投資影響

今年以來，隨著投資人對小米從硬體利潤向外擴張的前景進行定價，小米股價已上漲23%。根據花旗研究（Citi Research）估計，機器人業務若能成功，到2028年可望為公司每年增加20億至30億美元營收。然而，變現路徑仍然不明——開源模型是透過平台鎖定效應間接創造價值，而非直接收取授權費用。作為對比，小米核心的智慧型手機業務去年創造了240億美元營收，因此機器人是一項規模雖小但具策略意義的成長押注。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。