人形机器人数据缺口200倍，兼职采集时薪30元_智能机器人

1. AI不会消灭工作，但会消灭任务 #AI #大有学问 #AI工具 #互联网资讯

2. 小米用三天时间交出了自己的具身智能作业先是第一天先用落地的实体打底在工厂演示了机器人的实际操作然后用10万小时的真实世界数据训练量和基座模型的成绩补齐理论基础并不是三个单独成果而是一套完整的技术栈体系更重要的是已经可以投入实用了技术的意义本就不是榜单的排名而是通过实际场景改变人们的生活这应该也是小米会选择把工厂演示作为首发成果第一个宣传的原因小米其实赶上了每一个风口其实也是有自己独特的优势“本体+数据+模型”就是未来路线小米本就握着大家每天都要用的手机这张牌具身智能会更有优势这是难得的生态壁垒#雷军说推动机器人走向真实世界#

3. 蚂蚁灵波，为什么要从头训练机器人大脑

4. #小米具身基座模型发布# WAIC前夕，小米在7月15、16日连续推出Xiaomi-Robotics-U0统一生成模型、Xiaomi-Robotics-1具身基座模型并开源，搭配此前人形机器人工厂落地成果，补齐本体、数据、模型三大技术板块。7月15日上线的U0是380亿参数行业首个具身统一生成模型，可完成场景生成、轨迹迁移、机器人交互视频生成等四类任务，自研加速方案大幅缩短出图耗时，在WorldArena等权威榜单拿下综合第一，实测能提升机器人陌生环境任务完成率，代码权重全平台开源，兼容多款主流机器人设备。次日发布的Robotics-1基座模型依托10万小时真实机器人操作轨迹数据完成预训练，采用预训练+后训练双阶段训练模式，仅需少量真机数据微调就能适配各类家居整理操作。该模型在RoboCasa365、RoboDojo等多项全球评测榜单刷新行业纪录，泛化性能优于多款海外主流模型，相关代码与权重也将逐步开放。短短三天，小米完成人形机器人工厂落地、数据生成模型、具身基座模型全链条技术发布。两款模型全面开源直击行业数据短缺痛点，向企业、高校开发者开放完整技术栈，大幅降低机器人研发门槛，助力国内具身智能行业加速迭代。小米具身基座模型发布

5. #雷军说推动机器人走向真实世界#小米近期公开全套具身智能技术，对比行业只做舞台噱头的厂商，小米放出人形机器人实测硬件、数据生成大模型、Xiaomi-Robotics-1视觉语言动作大模型，构建机器人落地的完整底层技术闭环。市面多数机器人仅能执行预设编程动作，没有自主决策能力。小米硬件经过工厂长期实操，运动与抓取性能充分验证；搭配10万小时实景数据训练的具身大模型，机器人通过摄像头识环境、麦克风接收语音指令，融合信息读懂现实环境依托这套模型，机器人不用局限固定编程，可自主拆分任务、实时调整动作。兼具成熟躯体与自主思考的大脑，全新环境也能独立完成各类操作。硬件、数据模型、具身大模型三位一体自研路线，是具身机器人民用、商用落地的核心。就目前行业趋势，小米具身机器人大概率会领跑国内具身智能赛道。

6. 小米开始把手机时代的生态打法，完整复制到机器人时代——自己做本体、自己攒数据、自己训练模型。10万小时真实操作数据，是这次最值得关注的资产。机器人行业过去最大的障碍，不只是缺模型，而是缺少足够多、足够复杂、可以跨设备复用的真实世界操作数据。Xiaomi-Robotics-1先用10万小时真实操作轨迹学习“人是怎么改变物理世界的”，再用约1万小时跨本体数据，让模型适配不同类型机器人。根据公开资料，后训练数据包括7200多小时移动操作机器人和双臂机器人数据，以及UMI人工标注数据和多个公开数据集。这意味着未来更有价值的机器人公司，未必只是造出一台动作漂亮的人形机器人，而是谁能够形成一个飞轮：机器人卖得越多 → 真实操作数据越多 → 模型越聪明 → 新机器人适配成本越低 → 机器人继续卖得更多。这就是具身智能领域所谓的Scaling Law。大模型是“喂进去更多文本和算力，能力持续提升”；机器人则是“喂进去更多真实操作轨迹、更多机器人本体和更大的模型，物理操作能力持续提升”。小米披露的实验中，预训练数据从2500小时扩大到2万小时、模型从20亿参数扩大到100亿参数后，动作预测损失和真实任务表现都继续改善，初步说明机器人也可能存在类似的规模效应。不过，“全球第一”要说得准确。Xiaomi-Robotics-1在RoboCasa365的平均成功率为57.4%，超过此前的46.6%；在RoboDojo仿真评测中取得20.07分和13.93%的平均成功率，超过此前的13.07分和8.80%。这证明它在这些公开基准上领先，但不等于机器人已经能够在任意现实环境中稳定工作。RoboCasa365本身主要是大规模家庭场景仿真基准；RoboDojo虽然同时包含仿真与真机评测体系，但小米本次重点公布的是仿真榜单成绩 #雷军连续三天晒机器人家底#

7. Xiaomi-Robotics-U0，是小米推动解决具身智能行业“数据荒”的一次新探索：WorldArena基准测试全球第一，具身迁移场景表现超越GPT image2.0，代码和权重全量开源！与行业共进步，欢迎体验和反馈建议

8. 数据自己造，能力自己长，小米要让机器人“自我进化”

9. #小米具身基座模型发布##雷军回应小米具身基座模型发布#小米今天发布的小米具身基座模型Xiaomi-Robotics-1到底能干嘛？有多强？派哥带大家快速了解一下：以前机器人只会在固定房间干固定活，换环境就废，而且没法靠堆数据变强；小米用穿戴设备录了 10 万小时人类做家务、搬东西的视频，训练了一个 10B 参数机器人大模型，证明数据、模型越大，机器人干活越稳；先用海量人类动作教模型懂 “怎么抓东西、整理物品”，再用一万小时真机数据适配自家机械臂，听懂人话直接干活；新家、没见过的物品不用重新训练；想学新家务，十几个小时数据就能搞定，性能全球仿真榜单第一；最重要的是，小米具身基座模型Xiaomi-Robotics-1找到了能无限迭代变强的机器人训练路线，是家用全能操作机器人的底层基础。

10. 该说不说，你米在技术方面是真的用东西，第一天秀本体进厂落地，第二天破行业数据荒，现在更是甩出全球第一的具身基座模型Xiaomi-Robotics-1，用三天就把具身智能的拼图也补上了。别家做具身智能，能把其中一环做好都算厉害了，小米三天连交三份作业，更关键的是这不是三个就不是单独的成果，而是一套可自循环的完整技术栈。从硬件落地、数据生产、模型训练全链路打通，小米的具身智能闭环，已经实打实成型了，期待后续更多动作。#雷军说推动机器人走向真实世界#

11. 小米具身基座模型 Xiaomi-Robotics-1正式发布，基于10万小时真实世界操作数据预训练，结合跨本体后训练，真正实现具身基座模型的“开箱即用”。更大规模的数据、更大的模型，在Xiaomi-Robotics-1上都能带来显著收益：在多个权威具身智能仿真基准测评榜单取得优异成绩，RoboCasa365榜单排行第一、RoboDojo榜单排行第一。 10万小时训练！Xiaomi-Robotics-1 探索具身智能 Scaling 效应

12. 看完Physical Intelligence 四小时访谈，发现具身竞争的底层逻辑已经变了。

13. #小米发布具身领域首个统一生成模型# 具身智能这两年很热，但真正卡住行业发展的，始终是数据太少。自动驾驶有大量车辆天天在路上跑，极端场景都还采不完。机器人面对的环境更复杂，真机数据却更贵、更难拿，几乎是整个行业都绕不开的难题。小米这次发布的 Robotics-U0，就是在牵头解决这个行业共性问题。用少量真机轨迹，批量生成可用的合成数据；一个380亿参数模型，把场景生成、轨迹迁移、交互视频和图像编辑全部打通，效率提升82.9倍。增广数据训练后，机器人在陌生场景里的成功率提升近30%，说明这项技术已经不只是论文指标，确实能提高机器人在真实环境里的工作能力。更关键的是，小米选择开源给同行使用。能把统一架构、生成效率和实际效果同时做到这个水平，小米在具身智能数据生成这条路上，已经走到了行业前面。

14. #雷军说推动机器人走向真实世界#WAIC开展前夕，小米连续三天完成机器人本体、数据生成、通用基座模型三大核心成果发布，完整补齐具身智能本体、数据、模型三大技术拼图，建成行业少见的全链路自研闭环，重构国内人形机器人竞争格局。发布节奏层层递进：首日落地工厂真机作业，人形机器人产线实操成功率最高达98%，验证硬件本体落地能力；次日推出380亿参数U0生成模型，靠虚拟场景生成破解行业长期“数据荒”；今日正式发布Xiaomi-Robotics-1具身基座模型，以10万小时多场景真实操作数据完成预训练，国内首次落地如此大规模真实轨迹训练方案。模型依托UMI无本体采集方案搭配两周完成全量数据标注的自动化流程，打造可复制的数据生产范式。模型支持开箱即用，无需大量微调即可完成收纳、整理等家庭任务。过去机器人都在翻跟斗，主要是炫技，如今已经发展到进工厂，更加实用的功能，小米智慧工厂以后又多了智慧机器人，这个技术方向相信后续会有更多厂商跟进。

15. #小米发布具身领域首个统一生成模型#具身智能最头疼的不是算法不行，是没数据喂，真机采集成本极高，场景覆盖还极其有限。小米这个模型让模型自己"造"数据，一个380亿参数干了四个模型的活，效率提了82.9倍！WorldArena榜单全球第一，增广数据训练之后分布外场景成功率直接涨了近三成！这不光是参数层面的领先，行业意义上来看，小米更起到了牵头解决机器人领域行业问题，开源全行业使用，这事值得点赞！

16. #小米具身基座模型发布#2026年7月15至16日，小米接连推出Xiaomi-Robotics-U0统一生成模型与Xiaomi-Robotics-1具身基座模型并同步开源。赶在WAIC前夕补齐本体、数据、模型三大技术板块，其中基座模型依托10万小时真实场景数据训练，在RoboDojo、RoboCasa等全球权威评测榜单全部登顶，完成具身智能领域关键技术突破。

17. 【#蚂蚁灵波发布具身大脑2.0#】7月10日，在蚂蚁灵波大脑全栈2.0模型沟通会上，蚂蚁灵波正式发布具身原生世界动作模型LingBot-VA 2.0，探索具身智能全新技术路径。蚂蚁灵波首席科学家沈宇军直言，目前整个具身大脑行业技术仍非常不成熟，不必过度纠结单一技术路线。在他看来，行业VLA、VA两大主流路线各有优劣，未来不会出现单一赛道垄断的局面，两类技术终将融合实现1+1＞2的效果。据介绍，LingBot-VA 2.0不再沿用行业常见的“现有视频生成模型微调”路线，而是基于自回归架构从零开始预训练，围绕动态建模、因果预测和实时执行等机器人与真实环境交互的核心需求，完成原生模型设计。沈宇军补充，团队在研发中借鉴数字模型优势、剔除具身场景无效能力，更适配机器人物理世界作业逻辑。蚂蚁灵波CEO朱兴坦言，当前具身模型商业化落地难度极高，预训练、后训练两大阶段均存在明显挑战：预训练决定模型能力上限，后训练夯实场景落地下限，数据采集、标注、推理效率，直接决定客户落地成本与成功率。针对行业热议的数据瓶颈，朱兴直言，脱离数据质量堆砌数据规模意义不大，即便千万小时数据量，也难以满足复杂物理场景的具身智能需求。目前，蚂蚁灵波开源基座模型已适配17家厂商、20种机器人构型，大幅降低落地微调成本。朱兴透露，公司相关模型产品已进入商业试点，“模型+本体”落地模式持续推进，收费模式仍处于早期灵活探索阶段。各位网友，您怎么看？@东方财经

18. 雷军砸600亿押注AI，第一批成果来了：机器人进厂干活，380亿参数模型直接开源

19. 【直击WAIC丨擎朗具身社区开张，#人形机器人承包衣食住行#】#直击2026WAIC# 7月17日晚间消息，7月17日至20日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海举行。展会现场，擎朗智能依托自研融合世界模型的VLA架构，打造覆盖商超零售、咖啡亭、甜品屋及全新酒店洗衣房场景的“具身社区”，全场人形机器人零遥操、纯自主运行，每一个场景均源自真实合作品牌的运营需求。据悉，擎朗提供的机器人服务皆是”全程零遥操，纯自主运行“。支撑这一点的，是擎朗自研的融合世界模型的VLA架构。其将视觉理解、语言指令、动作生成统一在单一端到端模型中，大幅减少传统模块化架构的信息损耗；在VLA架构中嵌入世界模型，让机器人在执行动作前于脑中预演物理结果；针对咖啡师、零售拣选、洗衣等具体岗位，训练了岗位级垂域模型，赋予机器人多模态环境感知与精细力控能力；擎朗大模型架构的训练数据来自擎朗在全球真机训练场中按照岗位化搭建的真实场景以及在大量客户实际场景岗位化上岗之后的海量真机运行数据。在擎朗与挪瓦咖啡联合呈现“机器人咖啡馆”中，人形机器人XMAN-R1基于擎朗自研的岗位化垂域模型KEENON ProS，自主完成取杯、咖啡萃取等步骤，并将制作好的咖啡放置拉花机供客人DIY印花。该模型赋予机器人多模态环境感知与精细力控能力，可在操作中实时调整动作轨迹，确保出品稳定流畅。擎朗洗衣房模拟丽柏酒店洗衣房作业，两台擎朗人形机器人在统一调度平台下自主协同完成洗衣、叠衣全流程；擎朗甜品屋中，人形机器人通过视觉识别系统实时辨别并精准抓取目标颜色MM豆；擎朗零售店，人形机器人自主识别货架布局与目标物品位置，完成精确抓取并递送至顾客手中。展台现场，配送机器人T10与清洁机器人C40同步作业，与人形机器人形成“通用+专用”协同的完整服务闭环。据2025年IDC报告，擎朗全球出货量占比持续位居行业第一。

20. 【宁德时代将人形机器人落地实体电池生产产线】宁德时代，已将搭载自研电池的人形机器人投入实际生产线作业。此举标志着相关技术脱离单纯研发、演示阶段，正式大规模替代人工，落地电池量产工序。宁德时代近日官宣，与人形机器人企业佳博机器人（Galbot）签订战略合作协议。本次合作核心产品为佳博自研工业人形机器人 Galbot S1。Galbot S1 双臂最大负重可达 50 公斤；依托视觉摄像系统可实现厘米级定位识别，搭载 360 度全向避障功能。产品专为电池模组、电池包产线设计，承接物料转运、零部件搬运等高强度、重复性作业。该机器人现已入驻宁德时代智能工厂产线，可长时间自主完成电池模组与电池包生产工序，替代原本由人工负责的物料运输、零部件供给工作，业内评价其大幅提升工厂自动化水平。今年 1-4 月，宁德时代全球动力电池装机量达 141.4GWh，市占率 40.1%，稳居全球第一。

21. 智能手机的下一个形态是什么？要我说最大可能不是AR/VR，而是具身智能，未来十年具身智能很可能像智能手机一样普及。这三天小米关于具身智能的技术连续发布，第一天让机器人真正走进工厂，第二天解决真实数据获取难题，第三天又拿出了全球领先的具身基座模型，本体、数据、模型三块核心拼图，三天全部落地。很多公司能把其中一个环节做好就已经不容易了，而小米把三条线一起推进并且每一步都有技术成果和数据支撑。按照这个节奏来看，小米在具身智能上的布局已经越来越清晰，接下来就是这些能力走向大规模落地了#雷军说推动机器人走向真实世界#

22. WAIC前夕小米重磅发布Xiaomi-Robotics-1基座模型，三天连发本体、数据、模型三条技术线，直接拼齐全套具身智能闭环，和多数企业只单点突破形成鲜明对比。这款模型依托国内罕见10万小时真实真机数据预训练，跨本体架构实现开箱即用，陌生环境仅凭自然语言就能完成复杂操作，新任务少量数据即可适配，性能远超海外Pi-0.5，还拿下RoboCasa365、RoboDojo双榜单第一。大规模数据验证了具身智能Scaling Law成立，规模化自动采集路线或将成为行业标准。不同于往年WAIC机器人比拼翻跟头，小米直接落地可进厂实操的成熟技术，整套自研栈直面海外竞品。后续代码与权重全面开源，将加速国内具身产业爆发，国产机器人底层技术话语权肉眼可见提升。#雷军说推动机器人走向真实世界#

23. #小米发布具身领域首个统一生成模型#我之前一直好奇，车有大模型，那么机器人会不会也有类似的东西？不然那么多关节，平衡稳定都得重新开发吗？然后我就看到这个新闻，小米牵头解决具身机器人领域的行业问题，解决机器人数据荒。自动驾驶有百万台车天天跑，极端路况数据都还是不够用，机器人面对的世界比开车复杂得多，数据却更少。真机采集成本极高，小米这个模型能让少量真机轨迹被放大成大量可用合成数据，在保持几何一致性的前提下大幅增强，训练成本真的会大幅降低。而且一个380亿参数的模型干了四个模型的活，效率提升82.9倍。WorldArena榜单全球第一，分布外场景成功率提升近30%，这架构思路在具身领域确实是首创。

24. #小米发布具身领域首个统一生成模型##小米人形机器人# 雷军今天发的 Xiaomi-Robotics-U0，380 亿参数，多模态自回归具身生成基础模型。小米这次看准了行业痛点：高质量交互数据极度稀缺，没有海量真实路况可抄，只能靠遥操作、人工示教、真机一条条采，贵、慢、还覆盖不了长尾场景。U0 用一个统一模型把具身场景生成、具身迁移等四类任务全包了，生成效率提了近 83 倍，等于把"数据荒"从根上松了绑。年初小米机器人进小米汽车工厂，在自攻螺母上件工站开始"实习"。一个季度下来，双侧作业成功率从 90.2% 拉到 98%，离熟练工人 99% 的合格率只差一个百分点。这数字有意思：它不是实验室摆拍，是真实产线上的节拍作业，机器人已经能直接读生产任务和物料编号，还留了远程干预通道防止停机。短板也写得老实，折叠料箱第二面时还得把箱体转过去对准卡扣，做不到工人的"盲操"，后续要上灵巧手力控算法把多余动作消掉。这条路线和特斯拉 Optimus 不太一样。后者押封闭迭代，小米把数据和模型底座往外推，借开源换生态和参与度。机器人能不能成第二增长曲线另说，但 AI 和运控拧成一条线、又能在自家工厂闭环验证，比单纯秀肌肉实在。开源之后，外部开发者和高校会拿着 U0 去生成更多场景数据，返过头来又喂给小米的模型

25. 就在刚刚，雷军官宣#小米发布具身领域首个统一生成模型#。这个大模型有啥用？宇树科技王兴兴曾不只一次表示，当下机器人的瓶颈不是硬件，而是大模型与有效数据。这次小米便是牵头解决了「机器人缺少有效可训练数据」的行业难题，通过该大模型可以将少量真机轨迹被放大成大量可用合成数据，达到事半功倍的效果。Xiaomi-Robotics-U0融合了4大能力，一个模型干以前需要四个模型才能搞定的事，是小米通过包括汽车、机器人等海量的真实数据进行测试并验证过的，真实性高、成本低、效率高，在专业测试中超越GPT Image 2.0拿下第一，实打实的行业领先！重点，该大模型开源，友商均可以拿去用！此举无疑将加速中国具身智能产业的进化速度，这里必须给小米一个大大的赞。最后，不得不说，罗福莉加入小米之后，小米在AI领域的发展速度简直如开挂一般，太猛啦！

26. #小米具身基座模型发布#2026年7月16日，小米正式发布面向真实机器人操作的具身基座模型 Xiaomi-Robotics-1，这是小米近期第二款具身智能模型产品，预训练阶段基于10万小时真实世界操作轨迹数据训练，覆盖家庭、办公室等多场景，学习通用动作生成表征；后训练阶段使用约1万小时跨本体数据（含7200+小时移动操作/双臂机器人数据、人工标注数据及Bridge V2等公开数据集），完成两项对齐：本体对齐：将预训练的动作能力迁移到真实机器人硬件指令对齐：实现自然语言指令到动作的直接映射核心能力与性能主打开箱即用，无需额外微调即可在未见过的真实环境中，通过自然语言执行沙发整理、餐具收纳、鞋柜收纳等移动操作任务；新任务仅需少量数据即可快速适配。公开基准中表现突出：RoboCasa365基准以57.4%平均成功率登顶（此前行业最优为46.6%），RoboDojo等多个评测基准均大幅刷新纪录。官方宣布模型代码与权重将于近期全面开源。小米还发布了380亿参数的Xiaomi-Robotics-U0具身生成大模型，主打数据生成能力，可统一完成具身场景生成、轨迹迁移、机器人交互视频生成等四类任务，生成效率相较传统架构提升83倍，目前已全量开源。

27. #小米具身基座模型发布##热点解读# 小米同步推出两款重磅具身模型Xiaomi-Robotics-1策略基座、380亿参数U0生成基座，补齐机器人“决策+数据生成”完整技术底座。Robotics-1依托10万小时真实机器人操作数据预训练，国内首次验证机器人领域Scaling Law，在两大国际权威机器人榜单登顶，陌生家庭环境中收纳、整理任务表现大幅领先同行，一句话指令就能完成复杂操作。配套开源U0模型解决行业采集数据成本高的痛点，可一键生成危险、极端场景训练素材，图像生成效率提升83倍，多维度自由调整场景且不会出现空间畸变，评测综合成绩全球第一。小米选择全量开源代码与权重，降低行业研发门槛。这套模型将落地家用机器人、工业机械臂，标志小米完成机器人本体、数据、模型全链路布局，加速家用通用机器人落地普及。

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