近日，小米技术团队在机器人领域取得重要突破，正式宣布开源其具身基座模型Xiaomi-Robotics-1。该模型通过创新性的训练方法，为机器人学习新任务提供了高效解决方案，标志着小米在智能机器人技术商业化应用方面迈出关键一步。
据技术文档披露，Xiaomi-Robotics-1采用独特的双阶段训练架构：首先通过超过10万小时的UMI（无具身智能）数据进行预训练，构建出具备通用认知能力的基座模型；随后利用1万余小时跨本体机器人操作数据进行后训练，实现虚拟智能向物理世界的迁移。这种训练范式有效突破了传统机器人学习对海量真实数据的依赖，为行业提供了可复制的技术路径。
在实测表现方面，该模型展现出惊人的数据效率。通过每项任务仅数小时的真实机器人操作演示，即可掌握手机包装、打印机补墨等复杂工业操作。测试数据显示，当每项任务训练时间控制在10小时以内时，整体任务成功率达到75%，较基准模型提升近一倍；当训练时间延长至40小时时，成功率进一步提升至85%。这种指数级的学习效率提升，为机器人快速适应多样化生产场景提供了可能。
技术团队强调，模型性能的显著提升源于预训练阶段的可扩展性设计。实验表明，随着预训练数据量和模型参数规模的增加，模型性能呈现稳定上升趋势，且这种优势可直接延续到后训练阶段。这意味着经过充分预训练的模型，在面对全新操作环境时，能够以更少的数据实现快速适配，这种特性在强调泛化能力的仿真基准测试中得到了充分验证。
此次开源项目不仅包含核心模型代码，还完整公开了从真机训练到部署的全流程工具链，以及配套的基准测试评估体系。开发者可基于公开的代码库，快速构建适用于特定场景的机器人操作系统，这为推动具身智能技术的产业化应用奠定了重要基础。随着社区开发的深入，该模型有望在智能制造、物流仓储等领域催生更多创新应用。
