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小米发布机器人基座模型 刷新多项SOTA

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2026-02-12 14:35:10  金融界

2月12日，小米发布了开源VLA模型Xiaomi-Robotics-0。该模型拥有47亿参数，具备视觉语言理解和高性能实时执行能力，在多项仿真测试中取得了优异成绩，并在真实任务中展示了动作连贯、反应灵敏的特点，能在消费级显卡上实现实时推理。

物理智能的核心在于“感知-决策-执行”的闭环质量。为兼顾通用理解和精细控制，Xiaomi-Robotics-0采用了主流的Mixture-of-Transformers (MoT) 架构。其视觉语言大脑（VLM）负责理解人类模糊指令并从高清视觉输入中捕捉空间关系。动作执行小脑（Action Expert）则通过多层Diffusion Transformer (DiT)生成高频平滑的动作块，并利用流匹配技术确保动作精准度。

大部分VLA模型在学习动作时会失去原有的理解能力。通过多模态与动作数据混合训练，Xiaomi-Robotics-0在学会操作的同时保持了强大的物体检测、视觉问答和逻辑推理能力。VLM协同训练引入了Action Proposal机制，使VLM特征空间与动作空间对齐。随后冻结VLM，专注于训练DiT，使其能够从噪声中恢复出精准的动作序列。

针对推理延迟导致的真机“动作断层”问题，团队采用异步推理模式，让模型推理与机器人运行异步执行，确保动作连贯流畅。为进一步增强响应敏捷性和运行稳定性，引入了Clean Action Prefix和Λ-shape Attention Mask。前者将前一时刻预测的动作作为输入，保证动作轨迹连续不抖动；后者通过特殊注意力掩码，使模型更关注当前视觉反馈，提高对环境变化的反应性。

在多维度测试中，Xiaomi-Robotics-0表现出色。在LIBERO、CALVIN和SimplerEnv测试中，该模型在所有Benchmark和30种模型对比中均取得最优结果。实际应用方面，双臂机器人平台上的部署显示，无论是在积木拆解还是叠毛巾等长周期高难度任务中，机器人都能处理得游刃有余，展现出极高的手眼协调性。此外，模型还保留了VLM本身的多模态理解能力，在具身相关的Benchmark中表现尤为突出。

(责任编辑：zhangxiaohua)
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