MiMo-Embodied – 小米推出的跨領域具身大模型

小米近期推出了一款名為 MiMo-Embodied 的重磅產品，堪稱全球首個開源的跨領域具身大模型。這款模型巧妙地將自動駕駛與具身智能兩大前沿技術領域融為一體，在環境感知、任務規劃、空間理解等方面展現出了非凡的實力。

MiMo-Embodied：跨越邊界的智能新篇章

MiMo-Embodied 的問世，標志著小米在人工智能領域邁出了重要一步。它并非一個單一領域的模型，而是將自動駕駛的精準判斷力與具身智能的靈活執行力相結合，構建了一個能夠理解并與真實世界進行復雜交互的強大智能體。該模型基于先進的視覺語言模型（VLM）架構，并輔以一套精心設計的四階段訓練策略，包括具身智能監督微調、自動駕駛監督微調、鏈式推理微調以及強化學習微調。這一訓練流程極大地增強了模型在不同領域之間的泛化能力。

在自動駕駛領域，MiMo-Embodied 能夠對復雜的交通場景進行細致入微的感知，精準預測行人和車輛等動態目標的行動軌跡，并生成安全且高效的駕駛方案。而在具身智能的舞臺上，它則能領會自然語言的微妙指令，規劃并執行一系列復雜的任務，展現出高度的智能和適應性。

更令人矚目的是，MiMo-Embodied 在多項權威基準測試中，其表現均超越了現有的開源模型和專用模型，充分證明了其在多模態交互方面的卓越潛力。

MiMo-Embodied 的核心亮點

• 領域融合的先驅：MiMo-Embodied 是首個成功整合自動駕駛與具身智能兩大任務的模型。它能夠全面覆蓋環境感知、任務規劃以及空間理解等關鍵能力，使其在充滿動態變化且需要多模態交互的復雜環境中大顯身手。
• 敏銳的環境洞察力：在自動駕駛的場景下，該模型能夠精確識別交通標志、車輛、行人等重要元素，并能預判它們的動態行為，從而為安全駕駛提供可靠的保障。
• 智能的任務規劃與執行：在具身智能的范疇內，MiMo-Embodied 能夠依據自然語言的指示，生成一系列可操作的動作序列，從而完成復雜的任務規劃，例如機器人自主導航和物體操控。
• 深刻的空間認知與推理：模型具備出色的空間推理能力，能夠準確理解物體之間的相互位置關系，這對于機器人導航、人機交互以及場景的深度理解至關重要，尤其是在自動駕駛的路徑規劃方面。
• 無縫的多模態交互體驗：通過深度融合視覺與語言信息，MiMo-Embodied 能夠處理圖像、視頻以及文本等多種輸入形式，輕松應對視覺問答、指令遵循和場景描述等多種跨模態任務。
• 強化學習驅動的優化：在訓練的最后階段，引入強化學習進行微調，顯著提升了模型在復雜場景下的決策能力和任務執行的可靠性，為在真實世界中的高效部署奠定了堅實基礎。
• 開放共享的創新引擎：MiMo-Embodied 完全開源，其代碼和模型均可在 Hugging Face 上獲取，為全球的研究者和開發者提供了強大的工具集，有力地推動了具身智能和自動駕駛領域的協同創新。

MiMo-Embodied 的技術基石

• 統一的跨領域融合架構：MiMo-Embodied 采用了統一的視覺語言模型（VLM）架構，將自動駕駛和具身智能的任務整合到一個模型框架內。通過視覺編碼器、投影器以及強大的大語言模型（LLM），實現了視覺信息與文本理解的深度交織。
• 循序漸進的多階段訓練策略：模型通過四個精心設計的訓練階段，逐步提升其性能。這四個階段分別是：具身智能監督微調、自動駕駛監督微調、鏈式推理微調以及強化學習微調。這一策略確保了模型在不同任務和場景下的強大泛化能力。
• 高效的視覺輸入處理：利用 Vision Transformer（ViT）技術，模型能夠對單張圖像、多張圖像以及視頻進行編碼，提取關鍵的視覺特征。這些特征隨后通過多層感知機（MLP）被映射到與 LLM 對齊的潛在空間，從而實現視覺信息與語言信息的無縫融合。
• 數據驅動的跨領域學習機制：為了支持模型的學習，研究團隊構建了一個涵蓋了通用視覺語言理解、具身智能以及自動駕駛場景的龐大而多樣化的數據集。這些豐富多樣的多模態監督信號，使得模型能夠從基礎感知能力逐步提升到復雜的推理能力。
• 強化學習的精細化優化：在訓練的最后階段，采用了 Group Relative Policy Optimization（GRPO）算法進行強化學習微調。這項技術旨在針對復雜任務和邊緣場景，對模型的決策質量和魯棒性進行精細化優化。
• 智能的推理與輸出生成：通過 LLM 強大的推理能力，MiMo-Embodied 能夠將視覺輸入與語言指令巧妙結合，生成與具體任務緊密相關的響應和決策。這使得模型能夠勝任自動駕駛中的路徑規劃以及具身智能中的任務執行等多種復雜任務。

MiMo-Embodied 的創新脈絡

• GitHub 倉庫：https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-Embodied
• Hugging Face 模型庫：https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-Embodied-7B
• arXiv 技術論文：https://arxiv.org/pdf/2511.16518

MiMo-Embodied 的廣闊應用前景

• 賦能未來自動駕駛：MiMo-Embodied 能夠處理各種復雜的交通環境，進行精準的環境感知、狀態預測和駕駛規劃。無論是城市街道還是高速公路，它都能為智能駕駛系統提供強大的決策支持，勾勒出自動駕駛的美好未來。
• 驅動機器人自主行動：在具身智能領域，該模型能夠依據自然語言的指令，實現室內導航、物體抓取等一系列操作。這使得機器人在家庭、工業等多種環境中能夠更加自主地執行任務。
• 豐富人機交互體驗：MiMo-Embodied 在視覺問答（VQA）任務中表現出色，能夠理解圖像或視頻內容并給出準確的回答，極大地提升了人機交互的效率和信息檢索的便捷性。
• 提升場景理解能力：模型能夠對復雜的場景進行深度語義理解，并生成詳盡的描述。這在安防監控、智能交通等需要場景分析的領域具有重要的應用價值。
• 實現多模態任務的自動化：支持圖像、視頻和文本等多種模態的輸入，MiMo-Embodied 能夠輕松應對指令遵循、圖像標注等跨模態任務，為智能助手和自動化系統的發展注入新動能。
• 解決復雜環境下的任務規劃難題：在充滿挑戰的復雜環境中，MiMo-Embodied 能夠根據指令制定多步驟的任務規劃，支持機器人高效地完成諸如清潔、烹飪等更為復雜的日常任務。