PChome 7月16日消息，小米正式对外发布具身智能基座模型 Xiaomi-Robotics-1，在机器人策略模型的规模化训练上迈出关键一步。该模型核心亮点在于使用了10万小时 真实世界操作轨迹进行预训练，数据通过UMI设备采集，覆盖家庭、商业、工业及户外等多类场景，并依托自动化流程在约两周内完成全量标注。

Xiaomi-Robotics-1采用“预训练+后训练”两阶段范式。预训练阶段学习通用动作生成，后训练则通过约1万小时跨本体数据解决本体与指令对齐问题，使模型能在未见过的真实环境中，根据自然语言指令直接执行鞋柜收纳、书包打包等复杂任务，实现“开箱即用”。

在性能验证上，随着数据与模型参数（2B/5B/10B）提升，动作预测损失持续降低，清晰验证了机器人领域的 Scaling Law。该模型在 RoboCasa365、RoboDojo 等多个仿真基准中取得SOTA表现，新任务适配仅需平均不足10小时数据，成功率大幅超越 Pi-0.5。小米表示，相关代码与权重将陆续开源，持续探索物理智能边界。