小米这68页的《MiMo-Embodied》技术报告，其实是在宣布...

小米这 68 页的《MiMo-Embodied》技术报告，其实是在宣布：小米正在试图拆掉自动驾驶和具身智能（机器人）之间的那堵“墙”。 以前行业里的路数是割裂的：搞智驾的卷车端感知、卷 BEV；搞机器人的卷抓取、卷室内导航。大家各玩各的，数据不通，逻辑不通。 但小米这次开源的 MiMo-Embodied，搞了一个大胆的尝试：Cross-Embodied（跨具身）。简单说，就是让同一个大模型，既能看懂红绿灯和车道线，也能看懂桌子上的苹果该怎么抓，甚至还能把这两套逻辑打通，互相促进。 这事儿为什么重要？报告里有几个核心逻辑非常值得深挖： 1. 物理世界的“通感”是存在的。 报告里提到的“正向迁移”（Positive Transfer）很有意思。数据表明，让模型学习室内的空间关系（比如判断水壶在椅子的左边），能反过来提升它在开放道路上的感知能力；反之，驾驶场景中的动态博弈，也能帮机器人更好地理解因果逻辑。 这说明，无论是车还是机器人，底层的空间理解（Spatial Understanding）和启示性预测（Affordance Prediction）是相通的。小米把这两类数据扔进一个锅里炖，结果是在 17 个具身智能榜单和 12 个自动驾驶榜单上，都拿到了 SOTA（最佳），甚至在很多细分项上干掉了 GPT-4o 和专门的智驾模型。 2. 训练策略上的“长期主义”味道很浓。 注意看它的四阶段训练法，非常有章法： Stage 1 & 2：先学通用的具身知识，再突击自动驾驶专有知识； Stage 3：引入了CoT（思维链）。这点很关键，不仅要模型输出“向左转”，还得让它像老司机一样碎碎念“因为前面有障碍物且左侧车道空闲，所以向左转”。这增加了决策的透明度和可解释性。 Stage 4：上了RL（强化学习），而且用了 GRPO 算法。这简直就是把大语言模型的训练范式完美复刻到了物理世界，用奖励机制去逼出模型的极限能力。 3. 解决“长尾”的新思路。 不管是自动驾驶的 Corner Case，还是机器人面对复杂家庭环境的无所适从，本质上都是泛化能力不够。MiMo-Embodied 这种“大力出奇迹”的统一模型路子，用海量的跨域数据去喂养一个通用的“大脑”，可能是解决物理世界长尾问题最高效的路径。 另外，小米这次直接把代码和模型开源了，对于行业来说，这意味着以后做端到端智驾或者做机器人的团队，有了一个非常强悍的“基座”可以参考。 雷军常说“人车家全生态”，以前我觉得是联网控制，现在看，小米是想让“人车家”背后的那个 AI 大脑，真正实现物理层面的统一。 这才是真正的“万物互联”吧，连脑子都连上了。[流鼻血]