文｜南都记者 杨柳 王子黎
8月19日，小米新款人形机器人亮相2026世界机器人大会，这是其时隔三年再次线下展出。据悉，新款机器人沿用“铁大”命名，身高微调至1.70米以适配汽车工厂一线工人，整机重66公斤，拥有66个自由度，其中约半数集中于手部。
小米的新款人形机器人。图：小米
此前，尽管具身智能热潮涌动，小米自2023年后便暂停了相关对外宣发。小米机器人事业部总经理向迪昀透露，核心原因在于难以回答雷军关于“实际应用价值”的质询。虽然技术指标如跑步速度已具备竞争力，但若无法产生实际用户价值，便不具备发布意义。在此期间，小米并未停止技术研发与投入。
转折发生于今年3月，小米发布视频展示机器人在汽车工厂“实习”：在自攻螺母上件工站连续自主运行3小时，双侧安装成功率达90.2%，满足产线节拍要求。雷军随即预测，未来5年将有人形机器人批量进入小米工厂作业。
机器人“实习”何时“转正”？
小米计划在今年三季度内，将自攻螺母上件工站的双侧作业成功率提升至98%，仅留1%差距即可正式“转正”。向迪昀指出，合格率瓶颈源于具身智能模型的“黑盒”特性及可解释性不足，优化需时。预计年底前有望补足剩余差距。
小米人形机器人在汽车工厂自攻螺母上件工站“实习”作业。图：视频截图
目前，小米机器人已在中控台侧盖板排序和料箱折叠回收两个新工站开启“实习”，成功率均达90%。不同工站考核指标各异：料箱回收容错率高，侧重效率；自攻螺母上件则对精度与效率有严苛要求。
复杂场景仍需数年技术攻克
向迪昀坦言，随着任务链复杂度增加，机器人执行效率显著下降。数据显示，3至5秒的短任务效率可达人工的70%-80%，而超过1分钟的长任务效率可能仅剩三成。因此，简单短链路操作目前已具备稳定部署能力，但切入高复杂度、长任务链场景预计仍需2至3年。
在工业场景筛选上，小米确立了五项标准：人工主导、程序复杂、涉及协同、效率有追赶潜力及柔性作业场景。除工厂外，小米亦尝试在青年公寓等半开放家庭场景落地，以降低触达成本并提高容错率。向迪昀认为，受限于泛化性、安全及隐私保护，机器人全面进入普通家庭短期内困难较大，时间窗口或延长至3到10年。
具身模型需要怎样的数据？
数据短缺是制约机器人模型能力的瓶颈。小米采用互联网视频、UMI（通用操作接口）及真机遥操等多类数据。其中，UMI数据用于预训练，遥操数据用于强化学习。7月中旬，小米发布基于10万小时UMI数据训练的具身基座模型，验证了Scaling Law（缩放定律）在具身智能领域的有效性。
数据规模与质量的平衡挑战
这一趋势与国际前沿探索一致。美国Generalist公司及Dyna Robotics近期发布的模型均通过海量数据验证了Scaling Law。行业正逐步调整“数据金字塔”结构，纳入无需实体机器人的“无本体数据”。
然而，各类数据的最优配比尚无共识，且在规模与质量的权衡上存在争议。向迪昀表示，小米正处于摸索阶段，采取内部采集与外部采购结合的方式，在扩大规模的同时验证数据质量。当前主要挑战在于如何向供应商提出精准需求，供需双方仍处于磨合期。