W pierwszej, marcowej próbie robot pracował autonomicznie przez trzy godziny, wykonując jednoczesny dwustronny montaż nakrętek ze skutecznością 90,2%, dotrzymując wymaganego na linii produkcyjnej czasu cyklu 76 sekund . Próba ta przyniosła robotom przydomek „stażystów” od prezesa Xiaomi, Lu Weibinga, który w rozmowie z CNBC powiedział, że dwa roboty humanoidalne były w stanie wykonać ponad 90% przydzielonej pracy podczas trzygodzinnej zmiany, zajmując się takimi zadaniami jak montaż nakrętek i przenoszenie materiałów .

Rozszerzenie zakresu zadań

Poza montażem nakrętek Xiaomi rozszerzyło zakres obowiązków robotów. Firma wprowadziła dwa nowe zadania: sortowanie paneli bocznych konsoli środkowej oraz składanie i recykling pojemników na części – oba osiągają skuteczność 90% . W kwietniu 2026 roku Xiaomi zaprezentowało podczas Dnia Inwestora nowego, pełnowymiarowego robota humanoidalnego, będącego efektem czterech lat prac, który był już testowany w fabrykach przy skomplikowanych zadaniach montażowych ze skutecznością ponad 90% .

Xiaomi-Robotics-U0: open-source'owy model AI usprawniający działanie robotów

15 lipca 2026 roku Xiaomi udostępniło i w pełni otworzyło kod źródłowy modelu Xiaomi-Robotics-U0 – multimodalnego autoregresyjnego modelu świata (world foundation model) dla inteligencji ucieleśnionej (embodied intelligence) o parametrach 38 miliardów . Kluczowe cechy:

• Jednolita platforma: Obsługuje cztery kategorie zadań generatywnych w ramach jednej autoregresyjnej architektury: tekst-obraz, edycja obrazu, generowanie scen ucieleśnionych oraz generowanie wideo ucieleśnionego .
• Architektura: Zbudowany na bazie EMU3.5 i Qwen-3-32B, wykorzystuje architekturę „przewidywania kolejnego tokena” (next-token prediction) do symulowania interakcji w świecie fizycznym .
• Szybkość: Schemat przyspieszania wnioskowania FlashAR+ zwiększa wydajność generowania około 83-krotnie w porównaniu z oryginalną autoregresyjną metodą .
• Wyniki benchmarkowe: Zajął pierwsze miejsce w rankingu World Arena dla generowania wideo ucieleśnionego i pokonał GPT-Image-2.0 w ocenie ludzkiej w generowaniu scen ucieleśnionych .

Wpływ w realnym świecie: Gdy polityka robota (nazwana π₀.₅) została wytrenowana przy użyciu syntetycznych danych generowanych przez U0, jej skuteczność w rzeczywistych scenariuszach spoza dystrybucji (OOD) wzrosła z 36,9% do 63,2% – poprawa o 26,3 punktu procentowego .

Opublikowana krzywa udoskonaleń

To oznacza wzrost o 7,8 pkt. proc. w ciągu czterech miesięcy. CEO Lei Jun oświadczył, że celem jest wdrożenie „dużej liczby” robotów humanoidalnych we wszystkich zakładach produkcyjnych Xiaomi w ciągu najbliższych pięciu lat .

Pozostałe ograniczenia: od „stażystów” do pełnoetatowych operatorów

Mimo szybkich postępów roboty wciąż muszą pokonać znaczące przeszkody, zanim będą mogły pracować jako pełnoetatowi pracownicy linii montażowej.

1. Czas cyklu: 76-sekundowy czas cyklu został osiągnięty w marcu, ale linie motoryzacyjne zwykle wymagają szybszego tempa. Nie potwierdzono, czy roboty są w stanie utrzymać to tempo przez całą, wielogodzinną zmianę bez spadku wydajności .
2. Czas pracy i niezawodność: Próby trwały zaledwie trzy godziny. Pełnoetatowi operatorzy pracują na zmiany 8+ godzin z prawie zerowym nieplanowanym przestojem. Xiaomi nie opublikowało danych dotyczących niezawodności w dłuższym okresie .
3. Koszty defektów: Przy 98% skuteczności 2% wskaźnik błędów przekłada się na realne koszty w montażu samochodowym – poprawki, złom i potencjalne problemy z jakością w dalszych etapach. Pracownicy ludzie ze skutecznością 99%+ wciąż mają przewagę, a w zadaniach krytycznych dla bezpieczeństwa dopuszczalne wskaźniki defektów mierzy się w częściach na milion .
4. Zakres zadań: Montaż nakrętek to pojedyncze, stosunkowo proste zadanie. Skalowanie do kilkudziesięciu różnorodnych, precyzyjnych operacji montażowych wymaganych na całej linii pojazdów jest znacznie trudniejszym problemem. Rozszerzenie o elastyczną obróbkę detali i przenoszenie materiałów jest obiecujące, ale wciąż ograniczone .

Krótko mówiąc, roboty humanoidalne Xiaomi przeszły z czysto laboratoryjnych eksperymentów do rzeczywistych, mierzalnych testów w fabryce. Jednak, jak ujął to prezes firmy Lu Weibing, wciąż są stażystami – nie są jeszcze gotowi do pracy na pełen etat.

W pierwszej, marcowej próbie robot pracował autonomicznie przez trzy godziny, wykonując jednoczesny dwustronny montaż nakrętek ze skutecznością 90,2%, dotrzymując wymaganego na linii produkcyjnej czasu cyklu 76 sekund . Próba ta przyniosła robotom przydomek „stażystów” od prezesa Xiaomi, Lu Weibinga, który w rozmowie z CNBC powiedział, że dwa roboty humanoidalne były w stanie wykonać ponad 90% przydzielonej pracy podczas trzygodzinnej zmiany, zajmując się takimi zadaniami jak montaż nakrętek i przenoszenie materiałów .

Rozszerzenie zakresu zadań

Poza montażem nakrętek Xiaomi rozszerzyło zakres obowiązków robotów. Firma wprowadziła dwa nowe zadania: sortowanie paneli bocznych konsoli środkowej oraz składanie i recykling pojemników na części – oba osiągają skuteczność 90% . W kwietniu 2026 roku Xiaomi zaprezentowało podczas Dnia Inwestora nowego, pełnowymiarowego robota humanoidalnego, będącego efektem czterech lat prac, który był już testowany w fabrykach przy skomplikowanych zadaniach montażowych ze skutecznością ponad 90% .

Xiaomi-Robotics-U0: open-source'owy model AI usprawniający działanie robotów

15 lipca 2026 roku Xiaomi udostępniło i w pełni otworzyło kod źródłowy modelu Xiaomi-Robotics-U0 – multimodalnego autoregresyjnego modelu świata (world foundation model) dla inteligencji ucieleśnionej (embodied intelligence) o parametrach 38 miliardów . Kluczowe cechy:

• Jednolita platforma: Obsługuje cztery kategorie zadań generatywnych w ramach jednej autoregresyjnej architektury: tekst-obraz, edycja obrazu, generowanie scen ucieleśnionych oraz generowanie wideo ucieleśnionego .
• Architektura: Zbudowany na bazie EMU3.5 i Qwen-3-32B, wykorzystuje architekturę „przewidywania kolejnego tokena” (next-token prediction) do symulowania interakcji w świecie fizycznym .
• Szybkość: Schemat przyspieszania wnioskowania FlashAR+ zwiększa wydajność generowania około 83-krotnie w porównaniu z oryginalną autoregresyjną metodą .
• Wyniki benchmarkowe: Zajął pierwsze miejsce w rankingu World Arena dla generowania wideo ucieleśnionego i pokonał GPT-Image-2.0 w ocenie ludzkiej w generowaniu scen ucieleśnionych .

Wpływ w realnym świecie: Gdy polityka robota (nazwana π₀.₅) została wytrenowana przy użyciu syntetycznych danych generowanych przez U0, jej skuteczność w rzeczywistych scenariuszach spoza dystrybucji (OOD) wzrosła z 36,9% do 63,2% – poprawa o 26,3 punktu procentowego .

Opublikowana krzywa udoskonaleń

To oznacza wzrost o 7,8 pkt. proc. w ciągu czterech miesięcy. CEO Lei Jun oświadczył, że celem jest wdrożenie „dużej liczby” robotów humanoidalnych we wszystkich zakładach produkcyjnych Xiaomi w ciągu najbliższych pięciu lat .

Pozostałe ograniczenia: od „stażystów” do pełnoetatowych operatorów

Mimo szybkich postępów roboty wciąż muszą pokonać znaczące przeszkody, zanim będą mogły pracować jako pełnoetatowi pracownicy linii montażowej.

1. Czas cyklu: 76-sekundowy czas cyklu został osiągnięty w marcu, ale linie motoryzacyjne zwykle wymagają szybszego tempa. Nie potwierdzono, czy roboty są w stanie utrzymać to tempo przez całą, wielogodzinną zmianę bez spadku wydajności .
2. Czas pracy i niezawodność: Próby trwały zaledwie trzy godziny. Pełnoetatowi operatorzy pracują na zmiany 8+ godzin z prawie zerowym nieplanowanym przestojem. Xiaomi nie opublikowało danych dotyczących niezawodności w dłuższym okresie .
3. Koszty defektów: Przy 98% skuteczności 2% wskaźnik błędów przekłada się na realne koszty w montażu samochodowym – poprawki, złom i potencjalne problemy z jakością w dalszych etapach. Pracownicy ludzie ze skutecznością 99%+ wciąż mają przewagę, a w zadaniach krytycznych dla bezpieczeństwa dopuszczalne wskaźniki defektów mierzy się w częściach na milion .
4. Zakres zadań: Montaż nakrętek to pojedyncze, stosunkowo proste zadanie. Skalowanie do kilkudziesięciu różnorodnych, precyzyjnych operacji montażowych wymaganych na całej linii pojazdów jest znacznie trudniejszym problemem. Rozszerzenie o elastyczną obróbkę detali i przenoszenie materiałów jest obiecujące, ale wciąż ograniczone .

Krótko mówiąc, roboty humanoidalne Xiaomi przeszły z czysto laboratoryjnych eksperymentów do rzeczywistych, mierzalnych testów w fabryce. Jednak, jak ujął to prezes firmy Lu Weibing, wciąż są stażystami – nie są jeszcze gotowi do pracy na pełen etat.