机器人电报7月22日讯，小米机器人团队近日发布具身智能基座模型 Xiaomi-Robotics-1（简称XR-1）。该模型基于超过10万小时的真实世界操作轨迹进行预训练，数据覆盖家庭、商业场所、工业场地、办公室和户外等1700多个场景。
XR-1采用“预训练＋后训练”两阶段方案：首先利用UMI设备采集的大规模操作数据学习通用动作生成能力，随后使用约1万小时跨本体数据，使模型适配真实机器人，并能够根据自然语言指令执行沙发整理、餐具收纳、鞋柜整理等移动操作任务。
小米公布的结果显示，XR-1在RoboCasa、RoboCasa365、VLABench和RoboDojo四项仿真基准中取得领先成绩。其中，RoboCasa365平均成功率达到57.4%，RoboDojo平均成功率为13.93%。在新任务适配中，模型使用平均不足10小时的示范数据微调后，四项真实机器人任务的整体成功率达到75%。
作为具身领域全球首个统一生成模型，Xiaomi-Robotics-U0 已经同时验证了生成质量、数据有效性和工程效率。