小米技术今天上午宣布，小米具身基座模型 Xiaomi-Robotics-1 正式发布，基于

　　根据介绍，Xiaomi-Robotics-1 在预训练阶段，使用了 10 万小时真实世界操作轨迹。这些数据通过 Universal Manipulation Interface设备采集，覆盖家庭、商业空间、工业场景、办公室、户外等多类环境，包含大量物体交互和操作行为。

　　团队构建了可规模化的自动标注流程：将长轨迹切分为固定长度片段，并使用

　　Xiaomi-Robotics-1 采用预训练 + 后训练的两阶段训练范式。在预训练阶段，模型学习的是通用动作生成能力。给定当前

　　为此，团队构建了约 10000 小时跨本体后训练数据，其中包括 7200+ 小时移动操作机器人和双臂机器人数据、1000+ 小时人工标注 UMI 数据，以及 Bridge V2、RT-1、DROID 等公开机器人数据集。

　　完成后训练后，Xiaomi-Robotics-1 即可在真实环境中，根据自然语言指令直接执行多类移动操作任务。

　　在复杂、灵巧操作任务上，模型可以通过少量下游真实机器人数据进行高效微调，而不是从零开始学习。这种“先训练通用基座，再用少量数据适配任务”的方式，有助于降低新任务开发的数据成本和训练成本。