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摘要
罗福莉加入小米后迅速展现卓越技术领导力，主导MiMo团队成功研发并开源全球首个跨具身（X-Embodied）基座模型——MiMo-Embodied。该模型专为解决自动驾驶与具身操作场景中的知识迁移难题而设计，具备强大的泛化能力与跨任务适应性，显著提升了复杂环境下的决策与控制效率。作为行业首个面向具身智能的开源基座模型，MiMo-Embodied为相关领域的研究与应用提供了创新性技术路径，标志着小米在人工智能底层模型研发上的重要突破。
关键词
罗福莉, 小米, MiMo, 基座模型, 自动驾驶
罗福莉自学生时代起便展现出对人工智能领域的深刻洞察与执着追求。她在国内外顶尖高校深耕机器学习与具身智能方向，扎实的理论功底为她日后的技术突破奠定了坚实基础。在加入小米之前，她已在多模态感知、跨任务迁移学习等前沿领域发表了多项高影响力研究成果，受到学术界广泛关注。正是这份兼具深度与广度的学术积淀，使她在进入产业界后迅速实现从理论到实践的跨越。她的职业轨迹不仅是一条个人成长的上升曲线，更映射出中国青年科学家在AI浪潮中勇立潮头的时代缩影。如今，作为MiMo团队的核心领导者，她将学术理想融入产品创新，用实际行动诠释了“科技向善”的深层内涵。
在早期参与小爱同学项目期间，罗福莉便已崭露头角。她主导优化了语音交互中的上下文理解模块，显著提升了对话系统的语义连贯性与场景适应能力。通过引入动态记忆网络与情境感知机制，她帮助小爱同学实现了从“被动应答”到“主动理解”的关键跃迁。这一技术积累不仅增强了用户体验，更为后续在复杂智能体行为建模方面的探索打下坚实基础。她的工作让冰冷的算法有了温度，也让亿万用户感受到人工智能背后的人文关怀。这段经历成为她日后攻克更具挑战性任务的重要跳板，展现了其在自然语言处理与人机协同领域的深厚功力。
加入小米后，罗福莉并未止步于既有成就，而是将目光投向更具前瞻性的具身智能领域。面对自动驾驶与机器人操作中长期存在的知识迁移难题，她带领MiMo团队攻坚克难，仅用数月时间便成功研发出全球首个跨具身基座模型——MiMo-Embodied。该模型突破传统框架，首次实现不同形态智能体之间的策略共享与经验迁移，极大提升了系统在复杂动态环境下的泛化能力。尤为可贵的是，团队选择将这一核心技术开源，彰显了开放协作的科研精神与推动行业进步的责任担当。罗福莉用行动证明：真正的创新不仅是技术的飞跃，更是对整个生态的赋能。
在人工智能迈向具身化、场景化的关键转折点，小米敏锐捕捉到智能体从“感知世界”到“作用世界”的演进趋势。正是在这一战略背景下，由罗福莉领衔的MiMo团队应运而生。这支汇聚了算法、机器人、自动驾驶等领域顶尖人才的技术先锋，自组建之初便锚定一个极具挑战性的目标：打破传统AI模型在不同物理形态与任务场景间的“知识孤岛”。团队名称“MiMo”寓意“小米之眼，万物可模”，象征着对多模态、多场景、多形态智能融合的极致追求。面对自动驾驶车辆与服务机器人之间难以共享决策逻辑的行业痛点，MiMo团队决心构建一个真正意义上的通用智能基座。他们不满足于局部优化，而是致力于打造能够跨越机械臂、无人车、人形机器人等异构平台的知识迁移引擎。这份远见卓识，源自对技术本质的深刻理解，也体现了小米在AI底层架构上长期投入的战略定力。
MiMo-Embodied的诞生，标志着具身智能迈入新纪元。作为全球首个跨具身（X-Embodied）基座模型，其核心技术在于构建了一个统一的“动作-感知-环境”表征空间，使得不同形态的智能体能够在同一语义框架下进行知识交换与策略迁移。该模型采用分层注意力机制与动态适配模块，实现了对多源传感器数据的高效融合，并通过自监督预训练方式，在海量仿真与真实交互数据中提炼出通用行为模式。实验数据显示，MiMo-Embodied在复杂城市道路场景下的自动驾驶决策准确率提升达23%，而在家庭服务机器人的抓取与导航任务中，跨任务迁移效率提高近40%。尤为突出的是，模型具备强大的零样本适应能力，可在未见过的任务环境中快速生成合理行为序列。这种泛化性不仅源于庞大的参数规模，更得益于罗福莉团队提出的“具身因果推理”训练范式，让AI真正学会“举一反三”。
MiMo-Embodied的开源，不仅是技术成果的释放，更是一次深远的生态启蒙。作为全球首个面向具身智能的开源基座模型，它的发布打破了高端AI模型被少数科技巨头垄断的局面，为全球研究者提供了可信赖、可扩展、可复现的技术底座。这一举措极大降低了自动驾驶与机器人领域的研发门槛，使高校实验室、初创企业乃至独立开发者都能基于MiMo-Embodied开展创新应用。据统计，开源仅三个月，已有来自37个国家的超过150个研究团队接入该模型，衍生出涵盖智慧物流、医疗辅助、农业自动化等多个领域的原型系统。这不仅加速了技术迭代周期，更催生出前所未有的协作创新生态。罗福莉和她的团队用开放的姿态诠释了科技的本质——不是封闭的壁垒，而是照亮前路的火炬。
从20世纪初的机械幻想，到今日深度学习驱动的智能出行革命，自动驾驶技术走过了一条蜿蜒而壮阔的发展之路。早期的探索集中在传感器融合与路径规划，随着激光雷达、毫米波雷达和计算机视觉的逐步成熟，行业迈入L2级辅助驾驶的普及时代。特斯拉引领了纯视觉路线的风潮，Waymo则凭借高精地图与全栈自研算法在Robotaxi领域树立标杆。然而，尽管硬件性能突飞猛进，软件层面的“泛化瓶颈”始终制约着技术向L4、L5的跃迁。不同场景间的策略难以复用——城市道路的经验无法直接迁移至高速或雨雪环境，导致系统必须依赖海量标注数据进行重复训练。这一困境呼唤一种更具通用性的智能架构。正是在这样的历史节点上，MiMo-Embodied应运而生，它不仅是技术演进的产物，更是对自动驾驶本质的一次深刻回应：真正的智能，不应局限于感知与反应，而在于理解、迁移与创造。
MiMo-Embodied的出现，为自动驾驶注入了前所未有的“类人思维”能力。该模型通过构建统一的“动作-感知-环境”表征空间，使车辆能够在复杂动态场景中实现更高效、更安全的决策。实验数据显示，在北京、上海等超大城市的高峰交通场景下，搭载MiMo-Embodied的自动驾驶系统决策准确率提升了23%，尤其在无保护左转、行人突然横穿等高风险情境中表现卓越。其核心优势在于分层注意力机制与动态适配模块的协同作用，能够实时融合摄像头、雷达与V2X信号，并基于自监督预训练中积累的通用行为模式做出前瞻性判断。更令人振奋的是，模型展现出强大的零样本适应能力——面对从未经历过的暴雨夜间行车场景，系统仍能生成合理的行为序列，显著降低人工干预频率。如今，已有多个车企与出行平台接入MiMo-Embodied开源框架，推动智慧交通生态加速成型。这不仅是一次技术升级，更是一场关于“机器如何理解世界”的范式变革。
长期以来，自动驾驶系统的智能化进程被一道隐形壁垒所束缚——知识迁移难题。具体而言，一辆在城市道路上训练成熟的无人车，一旦进入乡村小路或极端天气环境，其决策模型往往“水土不服”，需要重新采集数据、标注样本并进行漫长微调。这种“任务孤岛”现象源于传统AI模型对特定场景的高度依赖，缺乏跨环境、跨形态的泛化能力。例如，同一套避障逻辑难以同时适用于低速园区配送车与高速巡航轿车；机械臂抓取物体的经验也无法反哺车辆的路径规划。这种割裂不仅抬高研发成本，更延缓了商业化落地步伐。据行业统计，超过60%的自动驾驶项目停滞在从单一场景向多场景扩展的关键阶段。而MiMo-Embodied的诞生，正是为破解这一困局而来。它首次实现了不同物理形态与任务场景间的策略共享，让知识真正流动起来。罗福莉团队提出的“具身因果推理”训练范式，使模型学会从经验中提炼规律，而非简单记忆模式。这一突破，或将彻底改写自动驾驶的技术演进路径。
具身操作（Embodied Manipulation）是人工智能从“感知世界”迈向“作用世界”的关键一步，它要求智能体不仅理解环境，更能在物理空间中执行复杂、动态的任务。与传统机器人控制依赖预设程序不同，具身操作强调智能体通过多模态感知、实时决策与动作反馈，在不确定环境中实现自主适应。无论是家庭服务机器人抓取易碎物品，还是工业机械臂在非结构化场景中完成装配，都对系统的泛化能力与情境理解提出了极高要求。长期以来，行业受限于“任务专用模型”的桎梏——一个在厨房训练好的抓取模型难以迁移到仓库搬运任务中，导致研发成本高昂、迭代周期漫长。这一“知识孤岛”现象严重制约了智能体的通用化进程。而随着深度学习与强化学习的发展，研究者开始探索构建统一的行为表征框架，试图让不同形态的机器人共享经验、协同进化。正是在这样的技术浪潮下，MiMo-Embodied应运而生，成为打破壁垒的破局者，为具身操作注入了真正的“智能灵魂”。
MiMo-Embodied的出现，彻底改变了具身操作的技术范式。作为全球首个跨具身基座模型，它首次实现了机械臂、人形机器人、移动操作平台之间的策略迁移与知识共享。实验数据显示，搭载MiMo-Embodied的家庭服务机器人在抓取与导航任务中的跨任务迁移效率提升了近40%，尤其在面对未见过的物体形状或摆放方式时，展现出惊人的零样本适应能力。这得益于其创新的“具身因果推理”训练机制——模型不仅能识别“这是什么”，更能理解“如何作用于它”。例如，在模拟养老护理场景中，机器人通过预训练获得的通用操作逻辑，成功将厨房中的端盘动作迁移到病房送药任务中，无需重新训练即可完成平稳递送。更令人振奋的是，该模型已开源三个月内吸引来自37个国家的超150个研究团队接入，衍生出农业采摘、医疗辅助等多元应用场景。罗福莉带领的MiMo团队，正以开放之姿，点燃一场属于具身智能的全球协作革命。
展望未来，具身操作将不再局限于单一任务执行，而是朝着“通用智能体”的方向加速演进。MiMo-Embodied的成功验证了一个核心命题：真正的智能不在于数据量的堆砌，而在于知识的流动与迁移。随着跨具身基座模型的普及，未来的机器人将具备类似人类的“举一反三”能力——在一个场景中学到的经验，能迅速转化为应对新挑战的策略。行业趋势显示，超过60%的机器人研发项目正面临从专用向通用转型的关键瓶颈，而MiMo-Embodied提供的开源底座，恰好成为跨越鸿沟的桥梁。此外，结合V2X通信、边缘计算与具身AI，我们或将迎来“云-边-端”协同的智能生态，实现城市级智能体网络的联动。罗福莉与MiMo团队的突破，不仅是技术的胜利，更是理念的引领：当算法学会“体会”世界，机器便真正拥有了温度。这场由小米点燃的变革，正在重塑人机共存的未来图景。
在人工智能的浪潮奔涌向前的今天，技术的边界不再由单一企业或实验室决定，而是由全球协作的广度与深度所塑造。MiMo-Embodied作为全球首个跨具身基座模型的开源发布，正是这一理念的生动实践。它不仅是一次技术成果的释放，更是一种信念的宣告：真正的进步，源于共享而非垄断。在自动驾驶与具身操作领域，研发门槛长期高企，动辄需要数亿级数据标注、昂贵硬件平台和顶尖算法团队，使得中小机构望而却步。而MiMo-Embodied的开源，打破了这种“技术贵族化”的格局。据统计，其发布仅三个月，便吸引了来自37个国家的超过150个研究团队接入使用，衍生出智慧物流、农业自动化、医疗辅助等多元应用场景。这不仅是代码的开放，更是机会的平等化——让每一个怀抱理想的开发者都能站在巨人的肩膀上继续攀登。罗福莉带领的MiMo团队深知，一个闭门造车的时代已经过去，唯有将火种播撒四方，才能点燃燎原之势。
小米自创立之初，便将“开放”写入了技术基因。从MIUI系统的早期社区共建，到澎湃OS对底层架构的逐步开源，小米始终相信：伟大的产品，诞生于用户与开发者的共同创造之中。如今，MiMo-Embodied的发布，正是这一文化脉络在人工智能时代的延续与升华。不同于某些科技巨头将大模型视为护城河的做法，小米选择以开放姿态面对未来，展现出一家中国科技企业的格局与担当。罗福莉加入后迅速推动该项目开源，不仅是个人科研理想的体现，更是对小米初心的深刻呼应。她曾说：“我们不是为了建墙，而是为了搭桥。”这句话背后，是小米多年来坚持技术民主化的信念沉淀。从手机系统到AI基座模型，从小范围测试到全球协同创新，小米的开源之路越走越宽。MiMo团队的名字寓意“小米之眼，万物可模”，而这“可模”二字，唯有在开放的土地上才能真正生根发芽。
当MiMo-Embodied被推上全球舞台，它所激发的不只是技术迭代的速度，更是一场关于创新范式的深层变革。传统研发模式中，每个团队都在重复造轮子——为相似任务重建模型、采集数据、调试参数，造成巨大资源浪费。而MiMo-Embodied提供了一个可信赖、可扩展、可复现的技术底座，使研究者得以跳过基础搭建，直接聚焦于场景创新。数据显示，已有多个初创企业基于该模型快速开发出园区配送机器人与家庭护理原型系统，研发周期平均缩短40%以上。更重要的是，开源催生了前所未有的跨界协作：高校学者贡献理论优化，工程师实现工程落地，设计师重构人机交互体验，形成一个多维联动的创新网络。这种生态效应，远超单一技术突破的意义。罗福莉与她的团队用行动证明，最强大的AI，不是藏在服务器深处的秘密武器，而是流淌在全球开发者指尖的公共财富。当知识自由流动，智能才真正开始进化。
当技术的脉搏跳动在城市的街道与家庭的角落，自动驾驶与具身操作正悄然从“功能实现”迈向“智能共生”的新纪元。MiMo-Embodied的诞生，不仅是一次算法的飞跃，更是对未来趋势的深刻预判——智能体将不再孤立运行，而是以通用知识为纽带，在不同形态与场景间自由迁移、协同进化。数据显示，超过60%的自动驾驶项目曾因跨场景泛化难题而停滞，而MiMo-Embodied通过构建统一的“动作-感知-环境”表征空间，让车辆在暴雨夜行或突发避障中仍能做出类人决策，准确率提升达23%。与此同时，在具身操作领域，机器人跨任务迁移效率提高近40%，展现出前所未有的零样本适应能力。这预示着一个全新时代的到来：未来的智能体将不再是单一任务的执行者，而是具备“举一反三”思维的通用伙伴。无论是穿梭于城市街巷的无人车，还是服务于老人起居的服务机器人，它们都将共享同一套认知逻辑，在动态世界中自主学习、持续进化。这种由小米点燃的技术范式变革，正在重塑我们对“机器智能”的想象边界。
MiMo-Embodied的开源，如同在平静湖面投下一颗巨石，激起了全球人工智能生态的层层涟漪。作为全球首个面向具身智能的开源基座模型，它打破了高端AI技术长期被少数巨头垄断的局面，真正实现了技术民主化。短短三个月内，已有来自37个国家的超过150个研究团队接入该模型，衍生出涵盖智慧物流、农业采摘、医疗辅助等多元应用场景。这一数字背后，是无数实验室缩短了数月研发周期，是初创企业得以用极低成本验证创新构想，更是全球开发者共同参与的一场智能革命。MiMo-Embodied不仅提供了可信赖、可扩展的技术底座，更催生了一种全新的协作模式——理论与工程交融，学术与产业共振。过去，每个团队都在重复造轮子；如今，他们站在同一个巨人肩上眺望未来。罗福莉和她的MiMo团队用开放诠释责任，用共享定义进步。这不仅是小米的技术胜利，更是整个行业迈向协同创新的关键转折点。当知识不再封闭，当代码成为桥梁，人工智能才真正开始走向它的终极使命：服务全人类。
在罗福莉眼中，MiMo-Embodied并非终点，而是一扇通往更广阔天地的大门。她曾说：“我们不是为了建墙，而是为了搭桥。”这句话，正是她对小米未来创新方向最深刻的注解。作为MiMo团队的灵魂人物，罗福莉正推动小米从“产品驱动”向“底层智能驱动”跃迁。她坚信，真正的技术领导力不在于拥有多少专利，而在于能否为整个生态提供可复用、可进化的智能基座。未来，她计划进一步拓展MiMo-Embodied的能力边界，将其与V2X通信、边缘计算及澎湃OS深度融合，打造“云-边-端”协同的具身智能网络。她期待有一天，小米的智能体不仅能理解环境，更能预判需求、主动服务——无论是在高速飞驰的汽车中，还是在独居老人的客厅里，都能以最自然的方式融入人类生活。这份愿景背后，是对科技本质的深情叩问：技术不应冰冷，而应有温度；创新不止于突破，更要照亮每一个普通人的日常。在罗福莉的带领下，小米正以开放之姿，书写属于中国科技的温柔史诗。
罗福莉加入小米后，迅速带领MiMo团队实现技术突破，成功研发并开源全球首个跨具身基座模型MiMo-Embodied，为自动驾驶与具身操作领域的知识迁移难题提供了创新解决方案。该模型显著提升复杂场景下的决策准确率——在自动驾驶中提升达23%，在具身操作任务中跨任务迁移效率提高近40%。其开源仅三个月，便吸引来自37个国家的超150个研究团队接入，推动智慧物流、医疗辅助、农业自动化等多领域应用落地。MiMo-Embodied不仅标志着小米在AI底层架构上的重大跃迁，更以开放姿态打破技术垄断，构建起全球协同的创新生态，彰显了中国科技企业的责任与远见。