MiMo-Embodied

MiMo-Embodied – 小米推出的跨领域具身大模型

小米近期推出了一款名为 MiMo-Embodied 的重磅产品，堪称全球首个开源的跨领域具身大模型。这款模型巧妙地将自动驾驶与具身智能两大前沿技术领域融为一体，在环境感知、任务规划、空间理解等方面展现出了非凡的实力。

MiMo-Embodied：跨越边界的智能新篇章

MiMo-Embodied 的问世，标志着小米在人工智能领域迈出了重要一步。它并非一个单一领域的模型，而是将自动驾驶的精准判断力与具身智能的灵活执行力相结合，构建了一个能够理解并与真实世界进行复杂交互的强大智能体。该模型基于先进的视觉语言模型（VLM）架构，并辅以一套精心设计的四阶段训练策略，包括具身智能监督微调、自动驾驶监督微调、链式推理微调以及强化学习微调。这一训练流程极大地增强了模型在不同领域之间的泛化能力。

在自动驾驶领域，MiMo-Embodied 能够对复杂的交通场景进行细致入微的感知，精准预测行人和车辆等动态目标的行动轨迹，并生成安全且高效的驾驶方案。而在具身智能的舞台上，它则能领会自然语言的微妙指令，规划并执行一系列复杂的任务，展现出高度的智能和适应性。

更令人瞩目的是，MiMo-Embodied 在多项权威基准测试中，其表现均超越了现有的开源模型和专用模型，充分证明了其在多模态交互方面的卓越潜力。

MiMo-Embodied 的核心亮点

• 领域融合的先驱：MiMo-Embodied 是首个成功整合自动驾驶与具身智能两大任务的模型。它能够全面覆盖环境感知、任务规划以及空间理解等关键能力，使其在充满动态变化且需要多模态交互的复杂环境中大显身手。
• 敏锐的环境洞察力：在自动驾驶的场景下，该模型能够精确识别交通标志、车辆、行人等重要元素，并能预判它们的动态行为，从而为安全驾驶提供可靠的保障。
• 智能的任务规划与执行：在具身智能的范畴内，MiMo-Embodied 能够依据自然语言的指示，生成一系列可操作的动作序列，从而完成复杂的任务规划，例如机器人自主导航和物体操控。
• 深刻的空间认知与推理：模型具备出色的空间推理能力，能够准确理解物体之间的相互位置关系，这对于机器人导航、人机交互以及场景的深度理解至关重要，尤其是在自动驾驶的路径规划方面。
• 无缝的多模态交互体验：通过深度融合视觉与语言信息，MiMo-Embodied 能够处理图像、视频以及文本等多种输入形式，轻松应对视觉问答、指令遵循和场景描述等多种跨模态任务。
• 强化学习驱动的优化：在训练的最后阶段，引入强化学习进行微调，显著提升了模型在复杂场景下的决策能力和任务执行的可靠性，为在真实世界中的高效部署奠定了坚实基础。
• 开放共享的创新引擎：MiMo-Embodied 完全开源，其代码和模型均可在 Hugging Face 上获取，为全球的研究者和开发者提供了强大的工具集，有力地推动了具身智能和自动驾驶领域的协同创新。

MiMo-Embodied 的技术基石

• 统一的跨领域融合架构：MiMo-Embodied 采用了统一的视觉语言模型（VLM）架构，将自动驾驶和具身智能的任务整合到一个模型框架内。通过视觉编码器、投影器以及强大的大语言模型（LLM），实现了视觉信息与文本理解的深度交织。
• 循序渐进的多阶段训练策略：模型通过四个精心设计的训练阶段，逐步提升其性能。这四个阶段分别是：具身智能监督微调、自动驾驶监督微调、链式推理微调以及强化学习微调。这一策略确保了模型在不同任务和场景下的强大泛化能力。
• 高效的视觉输入处理：利用 Vision Transformer（ViT）技术，模型能够对单张图像、多张图像以及视频进行编码，提取关键的视觉特征。这些特征随后通过多层感知机（MLP）被映射到与 LLM 对齐的潜在空间，从而实现视觉信息与语言信息的无缝融合。
• 数据驱动的跨领域学习机制：为了支持模型的学习，研究团队构建了一个涵盖了通用视觉语言理解、具身智能以及自动驾驶场景的庞大而多样化的数据集。这些丰富多样的多模态监督信号，使得模型能够从基础感知能力逐步提升到复杂的推理能力。
• 强化学习的精细化优化：在训练的最后阶段，采用了 Group Relative Policy Optimization（GRPO）算法进行强化学习微调。这项技术旨在针对复杂任务和边缘场景，对模型的决策质量和鲁棒性进行精细化优化。
• 智能的推理与输出生成：通过 LLM 强大的推理能力，MiMo-Embodied 能够将视觉输入与语言指令巧妙结合，生成与具体任务紧密相关的响应和决策。这使得模型能够胜任自动驾驶中的路径规划以及具身智能中的任务执行等多种复杂任务。

MiMo-Embodied 的创新脉络

• GitHub 仓库：https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-Embodied
• Hugging Face 模型库：https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-Embodied-7B
• arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2511.16518

MiMo-Embodied 的广阔应用前景

• 赋能未来自动驾驶：MiMo-Embodied 能够处理各种复杂的交通环境，进行精准的环境感知、状态预测和驾驶规划。无论是城市街道还是高速公路，它都能为智能驾驶系统提供强大的决策支持，勾勒出自动驾驶的美好未来。
• 驱动机器人自主行动：在具身智能领域，该模型能够依据自然语言的指令，实现室内导航、物体抓取等一系列操作。这使得机器人在家庭、工业等多种环境中能够更加自主地执行任务。
• 丰富人机交互体验：MiMo-Embodied 在视觉问答（VQA）任务中表现出色，能够理解图像或视频内容并给出准确的回答，极大地提升了人机交互的效率和信息检索的便捷性。
• 提升场景理解能力：模型能够对复杂的场景进行深度语义理解，并生成详尽的描述。这在安防监控、智能交通等需要场景分析的领域具有重要的应用价值。
• 实现多模态任务的自动化：支持图像、视频和文本等多种模态的输入，MiMo-Embodied 能够轻松应对指令遵循、图像标注等跨模态任务，为智能助手和自动化系统的发展注入新动能。
• 解决复杂环境下的任务规划难题：在充满挑战的复杂环境中，MiMo-Embodied 能够根据指令制定多步骤的任务规划，支持机器人高效地完成诸如清洁、烹饪等更为复杂的日常任务。