2026 世界机器人大会期间三亚家具封边胶厂，小米新代人形机器人"铁大"次公开亮相，小米机器人的进展由此曝光。
这款人形机器人身 1.70 米、体重 66 公斤、全身 66 个关节，其中半数自由度集中在手部，硬件架构重构，按照工厂实际工人体态完成优化设计。
在大会现场，"铁大"成为展区的焦点，不少人在排队等候互动。与此前行业普遍热衷展示的跑跳、空翻等炫技动作不同，小米将这台机器人直接拉到了汽车工厂的产线上。
8 月 19 日，小米机器人事业部总经理向迪昀向时代周报等媒体表示，2024 年小米款 50 公斤的机器人奔跑速度已达到每小时 12 公里 -13 公里，"但从雷总的角度来讲，这不产生实际有意义的用户价值。"他透露，在雷军的追问下，小米主动停下"跑跳空翻"的技术路线展示，转向解决"机器人到底能干什么"。
就在大会开幕前天，小米集团发布 2026 年二季度财报：单季营收 1089 亿元，研发投入达 92 亿元，同比增长 18.9，上半年累计研发投入 182 亿元。雷军在今年 3 月宣布，未来五年小米在 AI、机器人、智能驾驶域的研发总投入将过 2000 亿元。他预计，未来 5 年会有大批量人形机器人进入小米工厂干活。
"不能和表演型机器人比速度"
小米机器人早在今年 3 月已进入汽车工厂"实习"。在压铸车间自攻螺母上件工站，机器人要完成从送钉机取件、识别螺母姿态、克服磁吸干扰、对位并拧入的完整流程。
3 月时，上代"铁大"双侧作业成功率为 90，到 7 月已经提升至 98。而熟练工人的平均格率是 99。换句话说，这个"进厂"才几个月的机器人，距离车间里干了多年的老师傅只差 1 个百分点。小米面预计三亚家具封边胶厂，今年年底有望将关键工站成功率拉至 99。
从 98 到 99，或是难啃的骨头。向迪昀坦言，模型化之后，模型成了个"黑盒"，出现问题后难以定位原因——到底是需要补充数据，还是调整模型架构，在预训练和后训练之间如何分配，都还没有明确结论。
另个挑战是率。对于 3 到 5 秒的短任务，机器人率可以做到人工的 70 到 80，甚至接近 ；但如果任务链延长到 30 秒甚至 1 分钟以上，率会快速下降到人工的 60 到 70，长任务甚至可能降至 30 以下。这就像大模型的长上下文理——上下文越长，理率下降越明显。
除了螺母工站，其他线边工站的作业成功率达到 90 即可上岗。向迪昀称，这类线边站容错率有保障，没干好可以再干遍，考核不是成功率，而是个小时能叠多少箱子。
时代周报记者在现场注意到，铁大展示的是与游客进行问答和"献花"的简单互动。从互动情况来看，铁大的行动不上迅速。对此，现场工作人员表示，铁大是工业机器人，已经能够适应工厂正常作业的率，"不能把它去和表演型机器人的速度相比"。
对于小米选择工厂作为要落地场景，此前卢伟冰在业绩沟通会上表示，"当下重要的落地场景就在智能制造工厂的产线上，能够实现对人工的部分取代。"
向迪昀在接受采访时进步提到，pvc管道管件胶小米内部有完整的智能制造团队，会拉通小米汽车、手机和大电的工业自动化路线图，他们"般不碰工业自动化已经覆盖的区域"，而是聚焦 " 工业自动化在未来 1-2 年不可能直接实现 " 的域。这些场景的共同关键词是：人在做的、有复杂 SOP 的、可能需要协同的、柔的。
至于庭场景，向迪昀的判断很谨慎："短周期内比较困难，未来两年可能不容易看到。今天的瓶颈真的是 AI，如果 AI 跑不通，可能是 3 年、5 年、10 年都有可能。"他进步指出，小米机器人的路径是分三步走：智能制造、商业服务、庭。其中庭场景会先从小米青年公寓等半封闭场景开始验证三亚家具封边胶厂，直接进入 C 端庭"时间会拉得长"。
雷军的追问
小米 2021 年正式立项人形机器人项目。2022 年 8 月，代"铁大"发布，身 1.77 米、体重 52 公斤、21 个关节自由度，比特斯拉 Optimus 原型机亮相早了近两个月。但此后两年，小米在机器人域几乎"失声"。
向迪昀透露，这背后是雷军自立项以来始终坚持的个追问——"这个东西到底有什么用？"在主动停下"跑跳空翻"这条技术路线后，小米机器人开始转向"大脑"的研究。
向迪昀将过去十年机器人行业归纳为三次技术迭代：2016-2020 年，波士顿动力将 MPC 等传统建模优化法向致；2021-2023 年，强化学习带来运动控制革命，小米在此期间完成走跑跳空翻的全部突破；2025 年之后，大模型驱动的" data driven "范式开启了"大脑"层面的新战场。
今年以来，小米在机器人"大脑"层面的动作频频。2 月，小米开源 47 亿参数的 VLA 模型 Xiaomi-Robotics-0，可在消费显卡上实时理；7 月，发布 380 亿参数的多模态自回归具身生成模型 Xiaomi-Robotics-U0 并全量开源。
在数据策略上，小米采用多源数据融的路线。内部 Pipeline 中既有互联网数据，也有 UniMi 数据和真机遥操数据。据透露，10B 规模的模型训练中使用了约 10 万小时 UniMi 真机数据，自有真机遥操数据约 1 万小时。仿真数据也在使用。
但向迪昀坦言，"数据配比到底什么样是优的，行业里还没有结论，每公司都在尝试。这就像 5 年前的自动辅助驾驶，没有人知道数据配比应该怎么样。"
硬件层面，新代铁大全身 66 个关节，近半集中在手部，按照汽车工厂实际工人的运动空间重新设计。小米拉取工厂 2000 多个岗位数据，以确保这套架构能覆盖大多数工作的运动空间。向迪昀强调："我们按照运动空间来设计，个人做广播体操能摸到什么位置，就是实际作业的控制范围。"
相比实验室团队，向迪昀认为大厂在人形机器人研发上具备优势。他以今年马拉松为例称，近半参赛机器人在背后背了个液冷罐子，而大厂看到技术工程范式之后，在转化为成熟稳定的工程产品时，对整个产业工程体系的投入会有多和好的式。
他认为，小米机器人业务在集团层面的协同明显，" AI 能力来自集团大模型团队，机械工程来自汽车产业，感知传感器来自消费电子业务。而小米内部从汽车工厂到大电工厂再到 3 万多小米之，本身就是机器人的练兵场。"
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