小米机器人的野心和耐心｜WRC 2026

广州日报08-20 17:00

2026年8月19日，2026世界机器人大会在北京亦庄开幕，小米新一代人形机器人“铁大”首次公开亮相。此前一天，小米集团发布2026年第二季度财报，机器人在财报中占据了相当瞩目的位置；小米近日宣布新一代人形机器人在小米汽车工厂自攻螺母上件工站双侧作业成功率提升至98.0%，并新增中控台侧盖板排序和料箱折叠回收两大复杂场景，作业成功率均达到了90%。　　就在这样一个备受瞩目的时刻，小米机器人团队在...

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鸿沟”、迈向规模化商业落地时的理性与克制。　　2024年，小米机器人团队将实验室迁入亦庄汽车工厂，开启真实产线“实习”。小米机器人总经理向迪昀透露，2026年3月“铁大”在真实产线首次实现连续运行4小时、任务成功率达到90%。雷军看到这一数据后，判断“似乎有一个能够真正产业应用的机会”。　　从“机会”走到“现实”，小米机器人走了两年多，看起来不算快，但机器人这种事，更需要的是稳。　　经过持续迭代，截至2026年7月，机器人在自攻螺母上件工站的双侧作业成功率已从90.2%提升至98%，距离人工操作99%的合格率仅差1个百分点。与此同时，新增的中控台侧盖板排序和料箱折叠回收两大复杂场景，作业成功率均达到90%。向迪昀预计，螺母工站达到99%成功率“大概到今年年底应该可以”。　　“出现长尾和corner case（极端情况）时会变得越来越困难。”向迪昀坦言，在全面模型化后，模型本身是个“黑盒”，面临可解释性较差的问题；当出现异常时，究竟是补充数据、调整模型架构，还是优化预训练与后训练的分配，都需要反复打磨。　　“行百里者半九十”，看来，小米机器人对这句古训是记得挺牢的。　　跨越算法与效率的GAP，小米走在前列　　从技术演进的时间轴来看，小米机器人的迭代精准踩中了行业发展的三次浪潮。2016至2020年，波士顿动力将基于MPC（模型预测控制）的传统数学建模推向极致；2021至2024年，强化学习技术革命让机器人完成了走、跑、跳、空翻等高动态动作；而2025年至今，大模型以Data Driven（数据驱动）的方式重新定义了技术研发范式，开始真正解决机器人“怎么干活”的问题。　　在硬件层面，随着伺服电机的成熟，机器人产业已完整替代了早期的液压方案，全面进入纯电驱动时代。但在算法与效率层面，中国机器人还有很多事情要做。在效率维度上，机器人仍面临类似大模型“长上下文推理”的挑战。在效率维度上，机器人仍面临类似大模型“长上下文推理”的挑战，特别是长任务链的效率衰减，是目前整个具身智能产业亟待攻克的难关。　　面对这个“GAP”，小米的判断是：对于3—5秒的短任务，“现在已经可以稳定部署应用”；但对于SOP（标准作业程序）达30—50步的复杂人工任务，“可能还需要两三年的时间”。　　从行业横向看，特斯拉Optimus已确认2026年底启动大规模量产，弗里蒙特工厂远期规划年产能100万台。高盛预计特斯拉2026年交付5万—10万台。人形机器人产业正从“展示多、订单少”走向真正的量产竞速。　　人形重要吗？　　关于“机器人”是否需要“人形”的讨论，一直没有停歇。　　小米机器人选择了“人形”。在工业机器人领域，机械臂早已能高效解决多数工种的问题，小米为何仍愿意投入资源研发人形机器人？这背后是小米对“通用性”与“生态协同”的战略考量。　　“如果只解决工厂两三个工站的问题，那人形其实是不重要的。”向迪昀直言，如果仅为了特定垂域，特质化的机器人短期内容易落地。但小米的目标是探索一套通用的操作方法。“我们希望的不是把某一个工站解决，而是解决了螺丝工站之后，能很快解决其他工站。我们想要的一套方法，而不仅是一套设备。” 小米机器人事业部仿生操控负责人游洋威进一步解释。　　此外，人形机器人也是小米“人车家”全生态战略的底层技术试验田。 向迪昀透露，小米内部将机器人的核心技术拆解为AI、机械和感知（传感器）三大块，“这三者恰好分别依托于集团大模型团队、汽车产业以及消费类电子的深厚积累，通过人形机器人这一牵引性项目，小米完全有机会打通从底层技术到终端场景的完整闭环。”　　“如果只想解决工厂两三个工站的问题，那人不人形其实是不重要的。”向迪昀在采访中直言。人形路线的核心逻辑，在于追求“泛化能力”——一套方法解决多个工站，而非一套设备解决一个工站。　　从工厂进家庭还有多远？　　在商业化路径上，小米机器人有三步走：智能制造、商业服务和家庭服务，但管理层对C端市场保持着高度的清醒与克制。　　在B端制造场景，小米内部拥有汽车、大家电和3C等高度结构化、封闭且同质化的产线，这为机器人提供了绝佳的验证土壤。在商用服务领域，全国约3万家“小米之家”及汽车展厅的导览导购与概念演示，有机会成为率先落地的场景。而在通往C端家庭的道路上，小米选择以“小米青年公寓”作为过渡，利用公共场景的高容错率进行早期验证。　　“工厂和家庭是完全不一样的，家庭更追求泛化性，工厂更追求成功率和系统稳定性。”向迪昀指出，家庭场景完全开放且非结构化，甚至每个家庭的生活习惯都不同，要求机器人“开箱即用”难度呈指数级增加。　　消费者对“家里有东西跑来跑去”这件事的接受度，向迪昀表现出耐性：“短周期内比较困难，未来一两年可能不容易看到普及。今天的瓶颈真的是AI，如果AI跑不通，3年、5年、10年都有可能。”　　实际上，这种耐性，会给人们更多的安全感。（文章来源：广州日报）","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":false,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 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