小米創辦人雷軍最新發布具身智能關鍵進展：人形機器人 CyberOne 02 已在小米汽車工廠完成連續8小時穩定作業，勝任總裝物流區中控台側蓋板排序任務，這被業內視為小米首次越過具身智能「產線斬殺線」。
不同於7月早期影片中仍會抖動、卡殼，最新作業畫面顯示，CyberOne 02能跟隨產線節拍持續運轉：當運輸機器人 AMR 換崗時會耐心等待，遇到來料偏差或放置失敗也能自行調整。蓋板屬柔性工件，尺寸大、姿態隨機，對視覺定位與力控要求極高，因此這次驗證具備真實工業場景含金量。雷軍將此階段定義為機器人「實習」——產線級作業能力的初步驗證。
除工廠外，小米青年公寓也跑通連續超30分鐘、覆蓋3個房間、50多項任務的長程操作，包含整理、清潔、分類、巡檢與離場全流程。
支撐這些表現的，是小米最新具身基座模型 Xiaomi-Robotics-1(XR-1)。它採用端到端 VLA(視覺—語言—動作)架構：視覺語義理解用 Qwen3-VL，動作生成用 Diffusion Transformer，兩者透過 Mixture-of-Transformers 協同。訓練分兩階段，先用手持採集裝置 UMI 蒐集超10萬小時真人操作軌跡做無本體預訓練，再以超1萬小時跨本體資料(含小米自採7200小時)做後訓練，把動作統一成「相對末端位姿 delta EE pose」，讓同一套模型能適配不同機體。
數據效率是XR-1的突出亮點。論文顯示，單項任務平均不到10小時真機演示，四項複雜任務平均成功率達75%，對比基線 π0.5 的40%近乎翻倍；演示擴到40小時內，成功率可提升至85%。在 RoboCasa365、RoboDojo 等基準上，XR-1 也明顯領先同類模型。
不過，小米距離「成熟商業化」仍有距離。10萬小時 UMI 數據與真實部署仍存在落差，跨本體資料有超過1/4依賴開源集，更複雜工況與機體尚未充分驗證；官方影片為廣角加速剪輯，細節難辨，尚無法確認是否已建立完整數據飛輪。
意義在於「綜合維度」跑進第一梯隊。Figure、智元、優必選此前都做過非標崗位連續作業驗證，但小米同時做到雙足全人形、上下肢協同、長程非標任務三項疊加，且B端工廠、C端家庭場景共用同一基座模型。
CyberOne 02站上生產線，意味小米具身智能從DEMO走向可規劃的產線工具，接下來市場關注的不再是「機器人能不能動」，而是數據飛輪能否自轉、單機成本能否壓到工廠願付區間，以及XR-1能否在更多車廠與家庭任務中複製8小時穩定表現。
