小米发布本地 AI 助手，大模型控制全屋智能

智能家居行业正站在一个关键的十字路口。长久以来，全屋智能的体验受限于预设规则和固定场景，用户需要花费大量精力进行配置，系统本身更像是一套复杂的自动化脚本，而非真正的智能。为了突破这一瓶颈，小米近日正式揭晓了其未来探索方案——Xiaomi Miloco，即小米本地化智能助手（Xiaomi Local Copilot）。

此方案标志着小米率先将大模型技术深度集成至全屋智能系统的核心，试图彻底改变传统的人机交互逻辑。

与过去依赖固定语音指令或App手动设置的逻辑截然不同，Miloco 的核心优势在于其对自然语言的深度理解和对复杂意图的精准把握。这意味着用户不再需要使用僵硬的机器指令，而是可以通过日常口语表达多重、连续或模糊的需求。

例如，当用户下达诸如在阅读时同步开启台灯和播放音乐这类复合型指令时，系统不再需要用户预先设置一个名为“阅读”的场景。Miloco 能够即时理解指令背后的意图，并自动协调相关设备完成状态调整，提供无缝的智能体验。

实现这一突破的背后，是小米自研的端侧视觉语言模型 Xiaomi MiMo-VL-Miloco-7B。此模型不仅具备强大的语言理解能力，更关键的是它融合了实时视觉感知。Miloco 能够结合摄像头捕捉的实时家庭环境画面，进行动态的场景分析、理解与响应。它不仅听得懂，更能看得见，这种多模态的融合使其智能化程度远超市面上仅依赖语音或规则的系统。

随着智能家居中传感器和摄像头的普及，用户隐私安全已成为行业发展的重中之重。Miloco 方案对此提出了明确的解决方案。方案名称中的“本地化”（Local）是其核心特征之一，所有涉及用户隐私的视觉数据处理，全部在终端设备本地完成，确保数据不出端、不上云。这种设计从根本上保障了用户隐私，为高度智能化的家庭助手建立了必要的安全可信基础。

在打通生态壁垒方面，Miloco 同样展现了其雄心。该方案明确支持跨生态、跨品牌设备的协同工作。这对于拥有不同品牌智能单品的用户而言意义重大，它有效打破了智能家居领域常见的“品牌墙”与“生态孤岛”，向着实现真正全屋互联互通迈出了坚实一步。

为了推动这一全新范式的普及，小米为 Miloco 设计了四层开放架构。这一架构为开发者提供了高度可扩展的接口和灵活的开发空间，旨在激发第三方开发者创造出更多新颖的应用场景和创新能力。

目前，Xiaomi Miloco 项目已在 GitHub 平台全面开源。小米希望借此与全球开发者社区携手，共同探索和构建下一代智能家居的生态系统。此举清晰地表明，小米的目标是推动全屋智能的核心理念实现一次关键跃迁：从过去用户必须学习和适应设备的固定逻辑，转向未来设备能够主动理解并适应用户的个性化需求。