雷军公布小米机器人最新进展
小米刚刚开源了具身智能VLA模型DriveWorld-VLA，这是继上周TacRefineNet触觉模型之后，小米机器人业务在「手脑结合」技术路径上的关键进展。
熟悉小米的朋友都知道，小米很早就布局机器人业务，从人形机器人铁大、四足机器人铁蛋，到雷总去年11月明确表示人形机器人的第一步要实现在小米工厂大面积上岗，技术路径一直很清晰。
DriveWorld-VLA恰好解决了这个核心需求。它在权威基准NAVSIMv1上规划决策得分91.3（超SOTA 1.1分），nuScenes上3秒碰撞率仅0.16%（比最强基线低0.2%）。更重要的是，它首次实现了VLA模型与世界模型在潜在空间的深度统一——让AI的决策脑和想象脑共用同一套思维语言，能根据候选动作推演未来后果，实现what-if因果推理。
这套「感知-想象-规划」的统一心智模型，正是工厂场景需要的。面对流水线上变化的零件位置、机械臂轨迹、工人路径，机器人必须像老司机一样具备前瞻性，而不是被动反应。
DriveWorld-VLA与TacRefineNet前后呼应，一个负责「脑」（高级决策），一个负责「手」（精细操作），完美契合雷总进厂干活的任务目标。
从投资视角看，这次技术释放传递了三个信号：
第一，研发投入进入产出期。论文详细披露了训练配置（8×NVIDIA H20 GPU、三阶段训练），这种工程级透明在过去不多见，暗示小米在AI基础设施上的长期投入开始结出果实。
第二，技术协同效应显现。自动驾驶与机器人共享具身智能底层技术栈，智驾积累的算法能力可直接迁移到机器人场景。工厂环境比公开道路更可控，落地难度可能更低。
第三，资本市场预期需要重置。连续两篇SOTA论文表明，团队已完成从0到1的技术验证，正向规模化应用迈进。预计接下来会有更多成果释放。
我有一种感觉，过去一段时间小米明显增加了技术成果对外沟通，尤其是在AI赛道。通过严谨的学术论文展示研发深度与透明度，这种低调务实的策略是对长期投资者的信心建设。
当然，从论文到工厂流水线仍有距离。但当一个公司开始用SOTA性能的论文回答机器人业务进展如何时，它至少走在了正确的道路上。接下来要关注的，是这些技术何时进入小米智能工厂。一旦完成这一步，机器人的故事将从技术可能性转向商业可行性，那才是真正重估价值的时刻。
小米科技
