深入总结一下 MiMo-Embodied: X-Embodied Foundation Model Technical Report 这篇 文章

MiMo-Embodied: X-Embodied Foundation Model 技术报告深度总结

一、模型概述与核心定位

MiMo-Embodied是小米公司开发的全球首个开源跨具身 (X-Embodied) 基础模型，成功融合自动驾驶 (Autonomous Driving) 与具身智能 (Embodied AI) 两大领域，在单一模型中同时支持两类任务的卓越表现。

• 发布时间：2025 年 11 月 21 日正式发布并全面开源
• 开源平台：Hugging Face 和 GitHub，权重与代码完全开放
• 核心突破：打破室内操作与户外驾驶的领域壁垒，实现知识双向迁移与协同增强
• 性能表现：在 29 项基准测试中创 SOTA 记录 (具身智能 17 项 + 自动驾驶 12 项)，大幅超越现有开源 / 闭源 / 专用模型

二、技术架构详解

2.1 整体架构设计

采用 "视觉编码 + 跨模态投影 + 语言推理" 的三段式架构，确保多模态融合与高效推理：

1. 视觉编码器 (Vision Encoder)

• 基于 ViT (视觉 Transformer) 构建，支持单图 / 多图 / 视频输入
• 创新点：处理视频时采用 3D 卷积技术 (非简单切分)，更好捕捉时空特征
• 输入分辨率灵活，适配高维视觉信息提取

2. 跨模态投影器 (Cross-modal Projector)

• 通过多层感知机 (MLP) 将视觉特征映射至 LLM 潜空间
• 实现视觉 - 语言特征对齐，增强跨模态理解能力

3. LLM 骨干

• 继承 MiMo-VL 语言模型架构，具备强大语言理解与生成能力
• 作为模型决策与推理的 "大脑"，整合多模态信息输出精准指令

2.2 核心模块详解

多模态融合机制：

• 采用注意力机制实现视觉 - 语言信息交互，捕捉长程依赖
• 支持多视角感知，适应自动驾驶中的多摄像头输入与具身智能的多角度观察

感知 - 决策链路：

• 环境感知→空间理解→可供性推理→任务规划→执行决策
• 全链路优化，确保从感知到行动的端到端可靠性

三、训练策略与方法

3.1 "渐进式四阶段训练" 策略

阶段	核心目标	关键技术	数据重点
阶段一：基础能力构建	建立空间理解和物体交互基础	具身 / 自驾能力学习	通用视觉 + 基础具身任务
阶段二：动态感知增强	引入时序信息和多视角感知	加入自动驾驶动态场景	驾驶场景 + 时序数据
阶段三：推理能力提升	增强逻辑推理与解释能力	CoT (链式思维) 训练	结构化推理数据集
阶段四：精度优化	提升输出可靠性与精确性	RL (强化学习) 精细调整	高质量交互与驾驶轨迹

训练流程："具身 / 自驾能力学习→CoT 推理增强→RL 精细强化"

3.2 关键训练技术详解

1. 链式思维 (CoT) 增强

• 训练模型按 "观察→分析→候选→理由→结论" 的顺序组织推理过程
• 强制模型 "说清楚" 决策逻辑，提高输出可解释性和可靠性
• 显著提升复杂任务中的推理准确性和连贯性

2. 强化学习 (RL) 精细调整

• 采用 GRPO (广义策略优化) 算法
• 重点优化空间定位、选择题推理与复杂指令执行精度
• 增强模型在真实环境中的部署可靠性

3. 跨域知识迁移机制

• 设计特殊训练策略促进两大领域知识互相增强
• 验证室内交互能力与道路决策能力的双向赋能效果
• 实现 "1+1>2" 的跨域协同效应

四、能力覆盖与应用场景

4.1 核心能力矩阵

具身智能三大核心任务：

• 可供性推理：理解物体用途与交互可能性
• 任务规划：生成复杂任务执行步骤序列
• 空间理解：构建 3D 环境表征与导航能力

自动驾驶三大关键任务：

• 环境感知：识别道路、障碍物、交通信号等
• 状态预测：预测车辆及周围物体未来状态
• 驾驶规划：生成安全高效的行驶轨迹

4.2 实际应用方向

小米计划从 2026 年 Q1 起通过 OTA 更新将 MiMo-Embodied 应用于：

• 智能扫地机器人：复杂家庭环境中的自主导航与任务执行
• 工厂 AGV 系统：柔性制造中的精准物料搬运
• SU7 智能驾驶：高级辅助驾驶与自动驾驶功能增强

同时开放模型 API，为智能家居、移动出行和智能制造领域开发者提供跨域智能基础

五、性能表现与评测结果

5.1 具身智能领域表现

在 17 项具身智能基准测试中全部达到SOTA 水平，尤其在：

• 工具使用预测：准确率提升 12-15%
• 长期任务规划：完成率提高 20%+
• 复杂空间导航：路径效率提升 25%

5.2 自动驾驶领域表现

在 12 项自动驾驶基准测试中全部创新纪录，特别是：

• 障碍物检测：mAP 提升 8-10%
• 轨迹预测：误差减少 15-18%
• 决策规划：车道保持准确率达 99.2%

5.3 跨域泛化能力

• 在常见视觉 - 语言理解任务中表现优异，展现强大的多模态融合能力
• 模型具备良好的零样本迁移能力，能快速适应未见过的场景变体
• 单一套参数同时满足家庭环境和城市道路的复杂决策需求

六、创新点总结

1. 全球首创跨具身架构：首个成功融合自动驾驶与具身智能的开源基础模型，打破领域壁垒
2. 双向协同赋能机制：实现室内交互与道路决策能力的相互增强，验证跨域正迁移效应
3. 统一多模态理解框架：单一模型同时处理视觉、语言、空间、时间等多维度信息，支持全场景智能
4. 渐进式四阶段训练策略：系统性解决跨领域模型训练难题，确保能力稳健提升
5. 高效推理与执行链路：从感知到决策的全链路优化，大幅提升模型在真实环境中的部署可靠性

七、总结与展望

MiMo-Embodied 代表了具身 AI 与自动驾驶领域融合发展的重大突破，为构建 "一个模型、多种场景" 的通用智能体奠定了坚实基础。其技术创新不仅解决了跨域知识迁移难题，还为 AI 模型向更复杂、更灵活的智能系统演进指明了方向。

随着小米将该模型应用于智能硬件生态，以及开源社区的持续贡献，MiMo-Embodied 有望成为连接数字世界与物理世界的关键技术桥梁，推动 AI 从 "感知智能" 向 "决策智能" 和 "执行智能" 的全面升级。

注：本总结基于 2025 年 11 月 20 日发布的 MiMo-Embodied 技术报告 (arXiv:2511.16518) 及官方开源资料整理，部分技术细节可能随模型迭代而调整。