MiMo-Embodied - 小米开源的跨领域具身智能基座模型

MiMo-Embodied是什么

MiMo-Embodied是小米集团开源的全球首个成功融合具身智能（Embodied AI）与自动驾驶的跨具身基础模型。解决具身智能与自动驾驶之间的知识迁移难题，实现两大领域的任务统一建模。同步支持具身智能的三大核心任务（可供性推理、任务规划、空间理解）与自动驾驶的三大关键任务（环境感知、状态预测、驾驶规划），形成全场景智能支撑。通过统一架构整合室内操作（如机器人导航、物体交互）与户外驾驶（如环境感知、路径规划）任务，打破传统视觉语言模型（VLMs）局限于单一领域的局限。

MiMo-Embodied的功能特色

• 跨领域通用性：作为首个整合自动驾驶与具身智能的模型，MiMo-Embodied 能在动态环境中实现多模态感知、推理和决策，适用于多种复杂场景。
• 멀티모달 상호 작용 기능：支持图像、视频和文本输入，能处理视觉问答、指令遵循等多模态任务，提供更自然的人机交互体验。
• 강력한 추론：通过链式推理微调，模型能进行复杂逻辑推理和多步任务规划，适用于具身智能中的任务执行和自动驾驶中的路径规划。
• 高精度环境感知：在自动驾驶场景中，MiMo-Embodied 能精准感知交通场景，识别关键元素并预测动态行为，确保驾驶安全。
• 空间理解与导航：模型具备出色的空间理解能力，能进行室内导航、物体定位和空间关系推理，适用于机器人操作和自动驾驶中的路径规划。
• 향상된 학습 최적화：采用强化学习微调，提升模型在复杂任务中的决策质量和可靠性，确保在真实环境中的高效部署。
• 오픈 소스 및 확장성：MiMo-Embodied 完全开源，代码和模型可在 Hugging Face 获取，为研究者和开发者提供了强大的工具，支持进一步的定制和扩展。

MiMo-Embodied的核心优势

• 跨域能力覆盖：通过统一架构整合室内操作（如机器人导航、物体交互）与户外驾驶（如环境感知、路径规划）任务，打破传统视觉语言模型（VLMs）局限于单一领域的局限。
• 双向协同赋能：验证了室内交互能力与道路决策能力的知识转移协同效应，为跨场景智能融合提供新思路。
• 全链优化可靠：采用四阶段渐进式训练策略，包括具身/自驾能力学习、思维链（CoT）推理增强、强化学习（RL）精细强化，提升模型在真实环境中的部署可靠性。
• 멀티모달 상호 작용：支持视觉、语言等多种输入，能够处理复杂的多模态任务，如视觉问答、指令遵循和场景理解。
• 향상된 학습 최적화：通过强化学习微调，提升模型在复杂环境中的决策能力和任务执行的可靠性。
• 매우 효과적인 추론 능력：具备强大的逻辑推理和多步任务规划能力，适用于复杂任务的执行和动态环境中的决策。
• 空间理解能力：在空间关系理解、物体定位和导航任务中表现出色，支持机器人和自动驾驶系统中的精确操作。

MiMo-Embodied官网是什么

• 깃허브 리포지토리：https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-Embodied
• 허깅페이스 모델 라이브러리：https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-Embodied-7B
• arXiv 기술 논문：https://arxiv.org/pdf/2511.16518

MiMo-Embodied适用人群

• 自动驾驶技术开发者：可用于开发和优化自动驾驶系统，提供环境感知、决策规划等核心功能支持。
• 로봇 공학 엔지니어：适用于机器人导航、操作和交互任务，助力机器人在复杂环境中的自主行动。
• 인공 지능 연구원：作为开源模型，为研究多模态交互、具身智能和自动驾驶提供实验平台。
• 智能交通系统开发者：可用于交通监控、智能调度等场景，提升交通系统的智能化水平。
• 智能家居与工业自动化开发者：支持复杂任务规划和人机协作，适用于智能家居和工业自动化场景。
• 대학 및 연구 기관：为相关领域的教学和研究提供开源资源，促进学术交流和技术发展。