小米开源首个跨域具身基座模型MiMo-Embodied，29个榜单SOTA

该研究由 小米具身智能团队 （Xiaomi Embodied Intelligence Team） 共同完成。由该团队的 郝孝帅 担任核 心贡献第一作者，项目负责人则是小米智驾团队首席科学家 陈龙 。团队致力于打破单一领域的界限，构建 能够同时理解物理世界并进行复杂推理的通用智能体（模型），汇聚了自动驾驶与具身智能领域的顶尖研 究力量。 大语言模型（LLM）与多模态大语言模型（MLLM）的浪潮正以前所未有的速度席卷 AI 领域，但当算法试 图走出数字世界，迈入物理实体时，却遭遇了严重的"水土不服"。 在传统的具身智能研发范式中， 自动驾驶 （Autonomous Driving） 与具身智能 （Embodied AI）长期被视 为两条平行线。前者在户外高速动态环境中，通过激光雷达与相机感知车流与红绿灯；后者则在室内静态 或低速环境中，依赖机器人本体进行精细的导航和操作任务。 这种"各管一摊"的局面，导致了严重的领域割裂。现有的专用模型往往"偏科"严重：自动驾驶模型（如 DriveLMM）缺乏对物体部件级的精细理解，而机器人模型（如 RoboBrain2.0）则难以应对复杂的交通博弈 与高动态场景。 结果就是， ...