小米 Xiaomi-Robotics-1 登顶全球具身基座第一，10 万小时真实数据打破海外垄断

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简介

2026 年 7 月 16 日小米正式发布通用具身基座 Xiaomi-Robotics-1，双权威榜单断层全球第一；国内首个 10 万小时真实世界操作预训练基座，完整验证机器人 Scaling Law，两阶段训练范式实现跨本体开箱即用，全面超越谷歌、π0.5 等海外标杆，国产具身智能迎来里程碑。

一、前言：具身智能长期被海外卡脖子，小米直接打出王炸

近两年 VLA 视觉语言动作模型成为 AI 赛道核心，谷歌 RT 系列、Physical Intelligence π 系列长期霸占全球评测榜单，行业普遍陷入小仿真数据、单任务微调、跨硬件适配差三大痛点。 想要做出通用机器人大脑，海量真实世界操作数据是唯一破局路径，但采集、标注、训练全链路成本极高，海外团队长期垄断高质量真实轨迹数据集。

就在今天，小米机器人事业部发布 Xiaomi-Robotics-1 通用具身基座模型，直接拿下两大国际权威基准全球综合第一，多项指标大幅拉开差距，真正实现国产具身模型弯道超车。 本文完整拆解榜单成绩、底层架构、数据流水线、两阶段训练逻辑、落地价值，适合 AI 算法、机器人、嵌入式、大模型研发同学深度阅读。

二、硬实力：双榜单断层登顶，数据碾压海外标杆

2.1 RoboCasa365 家庭复杂场景基准

小米 Xiaomi-Robotics-1：平均任务成功率 57.4% 行业此前最优海外模型：46.6% 优势：未见过户型、陌生物体收纳、多步骤家务泛化能力断层领先。

2.2 RoboDojo 通用移动操作基准

小米总分：20.07，平均任务成功率 13.93% 历史行业纪录：13.07 分，成功率 8.80% 刷新全赛道历史最高分，长时序多物体操作能力全面超越 RT 系列、π0.5。

真机实测对比

鞋柜收纳、桌面整理、书包打包、沙发杂物整理四项真实家庭任务，Xiaomi-Robotics-1 平均成功率显著高于行业标杆 π0.5，零样本无微调即可完成全新组合任务。

三、核心壁垒：10 万小时真实世界数据，自研全自动标注流水线

行业绝大多数具身模型依赖仿真数据，真实场景泛化能力极差，小米直接补齐最核心短板：

1. 数据采集端：UMI 通用操作采集设备 全覆盖家庭、办公室、商超、小型产线、户外五大场景，上万种物体交互、抓取、搬运、整理轨迹，全部为人类远程操控真机采集真实动作，无仿真造伪数据。
2. 自动标注流水线，解决行业标注成本绝症 传统 10 万小时人工轨迹标注需要 6-8 个月；小米自研 VLM 自动标注框架，视频切片 + 视觉语言自动识别夹爪、物体、动作时序，全量标注仅两周完成，规模化量产高质量数据集。
3. 完整验证机器人 Scaling Law 实验验证：数据量从 2500h 提升至 10 万 h、模型参数 20 亿→50 亿→100 亿，任务成功率持续稳定上涨，无性能饱和拐点。 首次在国内完成大规模真实轨迹下具身模型规模法则完整验证，证明 “数据 + 模型规模” 路线完全可行。

四、两阶段训练架构：预训练 + 跨本体后训练，实现开箱即用

阶段 1：10 万小时通用数据预训练

主干统一视觉 - 语言 - 动作编码器，学习自然语言指令、画面视觉观测、连续动作序列映射关系。 不绑定单一机器人硬件，只学习通用物理交互逻辑，解决传统模型只能适配单台机械臂的局限。

阶段 2：1.1 万小时跨本体对齐后训练

融合轮式移动机器人、双臂人形机器人、多款商用操作机器人轨迹，混合公开开源数据集做对齐训练。 核心收益：跨硬件零微调部署，任意小米机器人本体接收口语指令直接执行任务，新场景、新物体不用重新采集数据微调。

五、五大工程级能力，直接落地商用 / 家用机器人

1. 自然语言直驱动作 口语化长指令直接生成多步骤动作，无需编程、无需拆解子任务；
2. 强零样本泛化 从未训练过的家具、物品、户型环境稳定完成操作；
3. 轻量化下游微调 全新细分任务仅需 10 小时以内真机数据即可达到高成功率；
4. 全硬件兼容 适配小米人形机器人、家用服务机器人、商用搬运移动底盘；
5. 低部署门槛 支持端侧轻量化推理，无需云端大算力实时调用。

六、行业里程碑意义，国产具身智能正式摆脱跟随

1. 技术层面 国内首套 “真机采集 - 自动标注 - 十万小时预训练 - 跨本体基座” 完整全链路技术栈，不用依赖海外数据集、开源模型底座；
2. 产业层面 打破谷歌、海外初创企业对全球具身榜单长期垄断，证明国内企业具备打造世界级 Physical AGI 基座的完整能力；
3. 落地层面 统一基座支撑小米全系列机器人产品线，加速家用服务机器人、工厂人形装配机器人规模化落地；
4. 开源规划 官方后续逐步开放模型权重、训练代码、数据处理流水线，降低国内机器人创业团队研发门槛。

七、总结与行业展望

大语言模型时代国内已经追上全球第一梯队，而具身智能作为物理世界 AI，此前长期落后海外。 Xiaomi-Robotics-1 以 10 万小时真实数据为核心壁垒，双榜单全球第一，完整验证规模化数据路线可行性，标志中国机器人通用基座正式进入全球第一梯队。 未来 1-2 年，基于该基座的人形机器人、家务机器人将大规模落地，Physical AI 的国产时代已经到来。

文末互动（拉高评论点赞收藏）

1. 你觉得小米这套具身基座，对比 RT-2、π0.5 最大优势在哪？
2. 十万小时真实数据的采集成本有多恐怖？欢迎算法同行留言讨论
3. 需要我整理本文核心数据对比表格、技术架构简图，评论区扣 1 自取