小米在2026年世界互聯網大會烏鎮峰會公布兩項機械人進展：人形機械人在汽車工廠一個排序工站完成8小時作業；另一套以 Xiaomi-Robotics-1 為基礎的家居服務系統，則在小米青年公寓試行，完成跨3個房間、逾30分鐘、超過50項任務的流程。兩者是不同場景的測試，並非證明同一套機械人配置已在工廠和家居商業化運作。現有公布亦未能證明其可靠程度足以支援大規模部署。219

烏鎮峰會公布兩項進展，機器人業務獲獎

小米表示，機器人業務憑「面向規模化落地的通用機器人操作基座模型關鍵技術」獲大會「領先科技獎」；小米集團則另獲創新突破類「傑出貢獻獎」。210

峰會期間公布的測試，一項在工廠進行，重點是機械人能否完成單一工站的整個工作班次；另一項在公寓進行，測試系統能否連續執行多種家務任務。它們屬於不同試驗，並不代表同一款機械人已同時在兩個場景投入商業運作。2

工廠測試：單一工站完成8小時作業

小米稱，人形機械人在汽車工廠的「中控台側蓋板排序工站」首次挑戰8小時作業，達到該工站全天生產需求，作業期間亦能自行修正異常，並與產線系統協同。小米形容，這是對機械人產線作業能力的初步驗證。219

這項進展之前已有不同階段的測試。小米稱，2026年3月，機械人在自攻螺母上件工站自主作業3小時，雙側安裝成功率為90.2%，並配合76秒的生產節拍。到7月，小米表示該工站成功率升至98%，測試亦擴展至側蓋板排序，以及料箱折疊和回收工站。19

上述數字涉及不同工站和測試階段。現有資料未交代機械人能否在多個連續工作日反覆完成8小時班次，也未披露作業成本及需要人手介入的頻率。3

公寓試行：3個房間、逾50項任務

小米表示，以預訓練模型 Xiaomi-Robotics-1 為技術基礎的家居服務系統，已在小米青年公寓開始試行。系統透過 Agent 流程串連數據收集、模型推理和任務執行，工程師再利用後訓練數據進行多輪優化。19

在公布的長流程測試中，系統於逾30分鐘內，在3個房間完成超過50項任務。小米列出的工作包括準備工具、整理梳化和桌面、清理垃圾、分類並將物品放回原位、巡視房間，以及再次檢查全屋。

要留意，逾30分鐘指這次任務流程的時間，並非公寓試行已持續多久。現有報道未有交代參與測試的機械人數量，亦未確認示範是否一段不中斷、長達32分鐘的影片。

支援技術：兩款模型要分開看

Xiaomi-Robotics-1 是一款視覺－語言－動作（VLA）機械人基礎模型。小米資料指，模型預訓練使用超過10萬小時的真實操作軌跡；模型於2026年7月推出，並於8月開源。61115 另有報道指，該模型在7月的 RoboCasa 365 和 RoboDojo 排名中取得綜合第一；這是基準測試結果，與工廠及公寓的實地試行屬不同評估。20

Xiaomi-Robotics-0 則是另一款模型。小米形容它採用「大小腦」混合架構，並聲稱在消費級顯示卡上的推理延遲為80毫秒。這項延遲數字屬於 Robotics-0，並非 Robotics-1。20

是測試進展，未等於大規模落地

兩項公布分別聚焦工廠單一工站的長時間作業，以及家居環境中跨房間串連多項任務，顯示小米正把機械人技術帶到製造和家居場景測試。2

不過，現有資料仍未交代工廠測試能否長期穩定重複、部署成本是多少，亦未披露公寓試行的整體運作時間。因此，這些成果是技術驗證的階段性進展，尚不足以證明機械人已能在工廠或家庭大規模、穩定地提供服務。3

小米在2026年世界互聯網大會烏鎮峰會公布兩項機械人進展：人形機械人在汽車工廠一個排序工站完成8小時作業；另一套以 Xiaomi-Robotics-1 為基礎的家居服務系統，則在小米青年公寓試行，完成跨3個房間、逾30分鐘、超過50項任務的流程。兩者是不同場景的測試，並非證明同一套機械人配置已在工廠和家居商業化運作。現有公布亦未能證明其可靠程度足以支援大規模部署。219

烏鎮峰會公布兩項進展，機器人業務獲獎

小米表示，機器人業務憑「面向規模化落地的通用機器人操作基座模型關鍵技術」獲大會「領先科技獎」；小米集團則另獲創新突破類「傑出貢獻獎」。210

峰會期間公布的測試，一項在工廠進行，重點是機械人能否完成單一工站的整個工作班次；另一項在公寓進行，測試系統能否連續執行多種家務任務。它們屬於不同試驗，並不代表同一款機械人已同時在兩個場景投入商業運作。2

工廠測試：單一工站完成8小時作業

小米稱，人形機械人在汽車工廠的「中控台側蓋板排序工站」首次挑戰8小時作業，達到該工站全天生產需求，作業期間亦能自行修正異常，並與產線系統協同。小米形容，這是對機械人產線作業能力的初步驗證。219

這項進展之前已有不同階段的測試。小米稱，2026年3月，機械人在自攻螺母上件工站自主作業3小時，雙側安裝成功率為90.2%，並配合76秒的生產節拍。到7月，小米表示該工站成功率升至98%，測試亦擴展至側蓋板排序，以及料箱折疊和回收工站。19

上述數字涉及不同工站和測試階段。現有資料未交代機械人能否在多個連續工作日反覆完成8小時班次，也未披露作業成本及需要人手介入的頻率。3

公寓試行：3個房間、逾50項任務

小米表示，以預訓練模型 Xiaomi-Robotics-1 為技術基礎的家居服務系統，已在小米青年公寓開始試行。系統透過 Agent 流程串連數據收集、模型推理和任務執行，工程師再利用後訓練數據進行多輪優化。19

在公布的長流程測試中，系統於逾30分鐘內，在3個房間完成超過50項任務。小米列出的工作包括準備工具、整理梳化和桌面、清理垃圾、分類並將物品放回原位、巡視房間，以及再次檢查全屋。

要留意，逾30分鐘指這次任務流程的時間，並非公寓試行已持續多久。現有報道未有交代參與測試的機械人數量，亦未確認示範是否一段不中斷、長達32分鐘的影片。

支援技術：兩款模型要分開看

Xiaomi-Robotics-1 是一款視覺－語言－動作（VLA）機械人基礎模型。小米資料指，模型預訓練使用超過10萬小時的真實操作軌跡；模型於2026年7月推出，並於8月開源。61115 另有報道指，該模型在7月的 RoboCasa 365 和 RoboDojo 排名中取得綜合第一；這是基準測試結果，與工廠及公寓的實地試行屬不同評估。20

Xiaomi-Robotics-0 則是另一款模型。小米形容它採用「大小腦」混合架構，並聲稱在消費級顯示卡上的推理延遲為80毫秒。這項延遲數字屬於 Robotics-0，並非 Robotics-1。20

是測試進展，未等於大規模落地

兩項公布分別聚焦工廠單一工站的長時間作業，以及家居環境中跨房間串連多項任務，顯示小米正把機械人技術帶到製造和家居場景測試。2

不過，現有資料仍未交代工廠測試能否長期穩定重複、部署成本是多少，亦未披露公寓試行的整體運作時間。因此，這些成果是技術驗證的階段性進展，尚不足以證明機械人已能在工廠或家庭大規模、穩定地提供服務。3