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2025-11-26 1
小米这次玩真大了！跨域AI模型，具身智能和自动驾驶不再各学各的
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2025年11月26日 22:42 1
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文/世界钱景说
编辑/世界钱景说
小米最近搞了个大动作发布了个叫MiMo-Embodied的AI模型。
听着名字挺唬人，说白了就是想让机器人和自动驾驶汽车“聪明”得更像真人，不光能看懂东西，还能明白场景里的门道，甚至互相“借鉴经验”。
现在人工智能领域有俩热门方向一直挺头疼。
一个是具身智能，就是让机器人这种实体能理解环境、规划动作，比如让机械臂知道杯子能拿来喝水、椅子能坐；另一个是自动驾驶，得让汽车看懂路况、预判行人动作。
但以前这俩领域跟俩平行班似的，各教各的课，学的东西不互通，模型再厉害也只能“偏科”。
小米这次发布的MiMo-Embodied，硬说要当这个“转班生”，把俩班的知识揉到一块儿。
到底行不行，还得看真本事。
跨域能力，让机器人和自动驾驶“互通有无”
先看机器人这边的表现。
行业里有几个公认的“期末考”，比如RoboRefIt考怎么调整物体位置，Part-Afford考能不能认出物体能干嘛。
MiMo-Embodied在这些测试里成绩都排前头，尤其在“空间理解”这块儿，比如让机器人判断房间布局、东西放哪儿合适，在CV-Bench、RoboSpatial这些测试里分数都挺亮眼。
再看自动驾驶。
开车最关键的是“看懂场面”和“想明白下一步”。
MiMo-Embodied在CODA-LM、DRAMA这些场景测试里，识别红绿灯、行人横穿马路的准确率挺高；预测前车会不会变道、路口会不会有电动车窜出来，在MME-RealWorld、DriveLM这些任务里表现也稳。
最绝的是规划路线，LingoQA、MAPLM这些测试考的是根据复杂路况选最优路线，它也拿了领先。
单个领域考得好不算稀奇，难得的是跨域。
小米说这模型在17个具身智能任务和12个自动驾驶任务里都排第一，相当于一个学生同时在理科班和文科班都考了前三。
这种“互通有无”的能力，以前还真少见机器人学的空间理解经验，能帮汽车更好判断路边障碍物；自动驾驶练的动态预判，能让机器人在人多的地方更灵活。
四步训练法，给AI搭起“全能学霸”养成记
光说成绩好没用，得看看小米怎么“教”出这个模型的。
他们搞了个四阶段训练框架，听着像给AI定制了套“成长计划”。
第一阶段先练具身智能的基本功。
用了一大堆数据，教模型认东西、理解空间关系、规划简单动作。
比如给它看十万张桌子椅子的照片，告诉它“桌子能放东西”“椅子能坐”；再让它学怎么从A点搬东西到B点，避开障碍物。
这阶段下来，模型基本能“看懂”环境里的物件能干啥，怎么简单操作。
第二阶段转攻自动驾驶。
数据换成了行车记录仪视频、激光雷达扫描的路况，教它认红绿灯、行人和车辆，预测这些东西下一步会动到哪儿。
比如看前车刹车灯亮了，得知道可能要减速；看到路口有小孩跑，得预判会不会冲出来。
这阶段练完，模型对“马路上的规矩”心里有数了。
第三阶段开始练“动脑筋”。
以前AI做题可能靠死记硬背，这次小米教它“一步步想”。
比如遇到复杂场景，先分析“现在有什么东西”，再想“这些东西会怎么动”，最后决定“我该怎么办”。
这种“链式思维”训练，不光让模型推理更准，还能让人看懂它“为什么这么想”，透明度高了不少。
最后阶段是“模拟考试+查漏补缺”。
用强化学习微调，简单说就是模型做完题，对了给奖励，错了指出来哪儿不对。
比如机器人没拿稳杯子，就告诉它“握力不够”；汽车拐弯太急，就提醒“速度没控制好”。
这么一来，细节判断就更准了。
本来以为AI训练就是堆数据、拼算力，后来发现小米这四步走，有点像咱们上学时先打基础、再练专项、然后做综合题、最后模拟考调整，挺讲究循序渐进的。
现在AI模型不少，但大多是“专才”，能同时把具身智能和自动驾驶玩明白的“通才”真不多。
MiMo-Embodied最让人眼前一亮的，是它打破了这俩领域的技术壁垒机器人的空间理解能力能帮汽车，汽车的动态预判经验能帮机器人，这种“知识共享”可比单个模型厉害多了。
行业里一直缺个通用的训练模板，小米这套四阶段框架算是提供了个思路：先分领域打基础，再跨领域融合，然后练推理，最后精修细节。
别的公司要是照着这个路子走，说不定也能少走点弯路。
更关键的是小米说要开源。
这招挺聪明，把技术公开让大家一起用，等于带着整个行业往前跑。
以后智能家居的机器人能更好理解家里环境，智慧城市的交通系统能更懂路况，甚至工厂里的机械臂和厂区里的自动驾驶小车都能“交流经验”，想想还挺有意思。
当然了，模型现在表现好，不代表实际用起来就一帆风顺。
真实环境比实验室复杂多了，机器人遇到没见过的东西怎么办？自动驾驶碰上极端天气还稳不稳？这些都得慢慢试。
但至少方向是对的让AI别再“偏科”，学着像人一样综合各种经验解决问题，这可能就是未来智能的样子。
小米这次发布的MiMo-Embodied，不光是秀了波技术肌肉，更像是给人工智能领域指了个新方向：跨域融合。
说不定过两年，我们家里的机器人和开的汽车，真能像俩默契搭档，一起把日子过得更省心。
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