2026年8月5日，消费电子巨头 Xiaomi 宣布已正式开源其名为 Xiaomi-Robotics-1 的下一代具身人工智能基础模型，并在 Hugging Face 和 GitHub 上公开了这一完整项目。这一备受期待的发布包含了从真实机器人后训练到模型部署的完整流程，以及基准评估代码。该模型被 Xiaomi 称为开箱即用的软件解决方案，这款“视觉-语言-动作”模型标志着在向更广泛的开发者社区开放实体机器人控制方面迈出了重要一步。通过免费提供完整的代码库和权重，这家中国科技公司正将自己置于全球机器人开发生态系统的中心。
该模型基于庞大的物理交互数据集构建，这对于现实世界中的可靠性和泛化能力至关重要。Xiaomi-Robotics-1 在超过10万小时的 Universal Manipulation Interface 轨迹上进行了预训练，并通过超过1万小时的跨具身后训练数据进行了进一步微调。在主要的机器人模拟基准测试中，该模型创下了新的性能记录，在 RoboCasa365 上实现了57.4%的成功率，在 RoboDojo 上实现了20.07%的成功率。该模型于2026年7月作为基础工具首次推出，现在这一完整的开源包通过官方仓库、Hugging Face 页面以及专门的项目网站进行分发。
传统上，机器人开发被划分为硬件设计和难以适应的专用、专有软件流程。发布通用的视觉-语言-动作基础模型，将机器人创新的焦点从物理硬件转向了开放、即插即用的神经软件。通过开源一个在如此庞大的物理数据集上训练的模型，Xiaomi 降低了其他公司的准入门槛，有效地为运动控制软件建立了一个标准化的基线。这代表着从制造物理机器人到推动为其提供动力的开源软件生态系统的转变，鼓励了学术界和工业界之间的合作。
对于软件工程师和硬件开发人员来说，Xiaomi-Robotics-1 的可用性意味着他们不再需要花费数月时间来收集专有的轨迹数据集，以训练基本的运动技能。相反，他们可以直接将 Xiaomi-Robotics-1 部署到自己的双足人形或机器人平台上，并开始针对特定的运行环境进行微调。这种高质量物理智能软件的民主化使小型初创公司能够专注于构建专业化应用，而不是重新开发基础的运动控制。这一转变可能会显著缩短下一代机器人系统的开发周期，使其对更广泛的行业具有可行性。
在接下来的几个月里，业界将密切关注制造商将 Xiaomi-Robotics-1 整合到活跃的工厂环境中的速度，特别是在人形机器人方面的应用。如果这一开源模型能够成功处理装配线上复杂且非结构化的任务，它可能会显著加速全球制造工厂中人形劳动力的部署。此外，开发者还将监控其他主要机器人厂商对 Xiaomi 开源策略的反应，因为这可能会迫使竞争对手发布自己的专有模型，以保持市场竞争力。最终，这次发布可能标志着所有具身人工智能系统标准化开放平台的开始。