在通往通用人工智能（AGI）的物理世界版图上，小米公司，刚刚落下了一枚极具战略意义的棋子。
今日，小米正式发布并宣布全面开源其自研的具身大模型——MiMo-Embodied。
这并非又一次单纯的模型参数竞赛。
这是一个明确的信号，标志着小米正在试图打破长期横亘在“自动驾驶”（汽车）与“具身智能”（机器人）这两个万亿级赛道之间的隐形壁垒，通过一套统一的认知架构，实现从“垂直领域专用”向**“跨域能力协同”**的关键跃迁。
长期以来，行业内存在一个棘手的问题：室内的机器人擅长交互与操作，室外的汽车擅长感知与决策，两者的智能能否互通？
MiMo-Embodied的出现，正是为了回答这个问题。
它不仅仅是一个模型，更是一个“通用任务建模器”。其核心技术亮点，集中体现在对“跨域”的深度整合上：
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全场景的任务覆盖： 它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）以及自动驾驶的三大关键任务（环境感知、状态预测、驾驶规划）。这意味着，同一个模型，既能理解“如何打开家里的冰箱”，也能判断“路口的车辆是否会变道”。
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知识的迁移与协同： 模型验证了一种全新的思路——室内交互的常识，可以辅助道路决策；而道路驾驶的动态博弈能力，也能反哺室内的复杂操作。
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可靠性的工程化增强： 采用了“具身/自驾能力学习 + CoT（思维链）推理增强 + RL（强化学习）精细强化”的多阶段训练策略，显著提升了模型在真实物理环境中部署的鲁棒性。
数据，是检验模型能力的唯一标准。
在涵盖感知、决策与规划的29项核心基准测试中，MiMo-Embodied确立了开源基座模型性能的新标杆：
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在具身智能领域： 它在17个基准测试上取得了SOTA（State-of-the-Art，当前最佳）成绩，重新定义了任务规划与空间理解的能力边界。
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在自动驾驶领域： 它在12个基准测试上表现卓越，实现了全链路的性能突破。
这表明，MiMo-Embodied不仅在“通才”能力上表现出色，在各个“专才”领域，也足以与现有的闭源及专用模型一较高下。
爱力方的分析认为，小米此次选择全面开源这一高性能模型，其战略意图十分清晰。
作为全球少有的、同时拥有“智能汽车”、“智能手机”和“智能家居（机器人）”庞大硬件生态的企业，小米最核心的护城河，在于其“人车家全生态”的互联互通。
而MiMo-Embodied，正是连接这个庞大物理生态的“统一智能底座”。
通过开源，小米不仅向开发者贡献了顶级的工具，更是在邀请全球的智慧，共同参与到其“人车家”智能生态的构建之中。
当家里的机器人和路上的汽车，开始使用同一种逻辑去“观察”和“思考”世界时，物理世界的智能化，或许将迎来一个由小米定义的、全新的“统一时刻”。
开源地址:https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-Embodied-7B
