北京
小米技术官方正式宣布，具身基座模型 Xiaomi-Robotics-1 已开源，为机器人领域带来了一份用海量数据炼成的基座方案。根据公布的信息，该模型在超过 10 万小时的 UMI（通用操作交互）数据上进行预训练，并额外使用超过 1 万小时的跨本体数据完成后训练，相当于让模型在众多不同的机器人平台上积累了丰富的操作经验。
这次开放的内容不止模型权重。开源包涵盖了从真机后训练到模型部署的完整流程，同时提供对应 Benchmark 的评测代码，研究人员可以直接复现全链路。项目已经托管在 GitHub，模型文件可在 Hugging Face 下载，官方站点也同步放出了详细的文档与使用指南。
早在一个多月前，也就是今年 7 月，小米就首发了这一基座模型，当时就以“开箱即用”作为核心亮点。Xiaomi-Robotics-1 采用预训练加后训练的两阶段训练范式。预训练阶段的任务，是让模型掌握通用的动作生成能力：只要给出机器人当前观察到的视觉信息和一句语言描述，模型就要预测出一段动作序列，推动环境从当前状态朝目标状态改变。
这种设计使得模型在海量数据中提炼出了类似“观察—规划”的底层能力。而后训练阶段引入的跨本体数据，则进一步消解了不同机器人硬件之间的差异，让模型不必针对每一个新本体从头训练，这才真正兑现了“开箱即用”的承诺。
随着代码与模型的开放，开发者可以基于这一基座快速验证具身智能算法，并在自有机器人平台上进行微调。感兴趣的用户可以前往小米机器人官网、GitHub 仓库或 Hugging Face 模型页进一步了解与下载。
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