小米MiMo大模型负责人罗福莉的初次公开露面，迅速在行业内引发关注热潮。

12月17日，在小米举办的“人车家全生态大会”上，罗福莉以小米高管的身份走向台前，进行了一场颇具学术风格的演说。她的演讲重点不在于罗列参数，也不在于展示性能指标，而是通过提出一系列见解，从技术角度阐述了自己的诸多思考。

罗福莉之所以备受瞩目，与她身上“AI天才少女”的称号密切相关。她于1995年在四川宜宾出生，本科在北京师范大学攻读计算机专业，随后在北京大学计算语言学研究所取得了计算语言学硕士学位。2019年，她因为在人工智能领域顶级国际会议ACL上发表了8篇学术论文而受到外界广泛关注。

在经历了阿里达摩院和DeepSeek两段职业生涯后，罗福莉与小米创始人雷军产生了联系。早前曾有报道指出，雷军为邀请罗福莉加入公司从事大模型研发工作，开出了高达千万的年薪，这一消息一度成为网络热搜。今年11月，罗福莉通过个人朋友圈正式宣布，她已经加入小米团队。

罗福莉提出，现代的智能体必须掌握一种高效的沟通语言，这种语言主要体现在编写代码和调用工具的能力上。智能体之间的信息交流带宽实际上非常有限，需要思考如何提升这一带宽。这就要求模型具备极高的推理效率，因此必须围绕推理效率来重新构思模型的结构设计。

她强调，下一代的智能体至少需要拥有两种核心能力：首先，它需要从单纯的“回答问题”进阶到“完成实际任务”；其次，它必须拥有与现实世界进行互动交流的能力。

这一观点，正好与小米正在全面布局的大模型战略相契合。今年以来，小米几乎每个月都有新的模型发布：从4月的推理模型MiMo，到5月的多模态模型MiMo-VL，9月的端到端语音模型MiMo-Audio，再到11月面向家庭场景的Miloco。

截至今年第三季度，小米AIoT平台在全球连接的设备数量首次突破10亿大关，达到了10.4亿台。罗福莉的加盟，标志着小米开始尝试解答一个更为长远的问题：在“人、车、家”的生态体系中，模型究竟该如何认知世界，并持续地融入其中。

而首次公开亮相之后，雷军留给罗福莉的考验其实才刚刚开始。

对“物理AI”抱有强烈兴趣

罗福莉身上的话题性无疑非常突出，但更值得关注的，是她加入小米之后所专注的研究方向。

在她正式宣布入职还不到10天的时候，MiMo团队的首篇学术论文就已经对外公开。在这篇论文中，作为团队负责人的罗福莉担任了核心作者，而小米智能驾驶团队的首席科学家陈龙则担任了该项目的负责人。这项研究提出并开源了跨具身基座模型MiMo-Embodied，试图连接自动驾驶与具身智能这两个领域。

这并非一时兴起，在加入小米之初，罗福莉就已经表达了对“物理AI”的浓厚兴趣。她在朋友圈写道，“智能终将从语言领域走向物理世界。我正在XiaomiMiMo，与一群充满创造力、才华横溢且满怀热忱的研究员一起，致力于构建这样的未来，全力奔赴我们心目中的通用人工智能（AGI）！”

根据英伟达官网的说明，物理AI指的是那些能够运用运动技能来理解现实世界并与之互动的模型，它们通常被集成在机器人或自动驾驶汽车等自主机器内部。罗福莉在演讲中给出了更为直白的解释：AI发展的下一个关键节点，必然是能够与真实环境持续交互的物理模型。真正的智能并非从文本中“读取”而来，而是要在交互过程中“鲜活”地展现出来。

这一判断，恰好指向了小米当前最核心的“人、车、家”生态战略。在这个体系里，AI不再是一个独立存在的能力模块，而必须嵌入具体的业务场景中，承担感知、决策与执行的任务。无论是智能驾驶，还是具身智能，都有可能成为小米大模型从“认知工具”转变为“行动主体”的关键应用场景。

值得注意的是，在12月16日晚间，小米公布了MiMo-V2-Flash开源混合专家模型，其总参数量达到3090亿，活跃参数量为150亿。罗福莉表示，MiMo-V2-Flash实现了低成本与高速度，已经初步具备了模拟世界的能力。

“小米方案”能否突破设备限制？

根据卢伟冰披露的发展时间线，小米自主研发的MiMo系列已经覆盖了推理、视觉、多模态、音频与具身智能等多个层面。具体包括推理大模型MiMo-7B，视觉推理大模型MiMo-VL，原生端到端音频生成模型MiMo-Audio，端侧视觉语言大模型MiMo-VL-Miloco，以及具身大模型MiMo-Embodied。

其中，MiMo-VL-Miloco大模型显然是专为智能家居服务而设计的。11月14日，小米推出了智能家居未来探索方案Xiaomi Miloco。该方案试图让智能家居设备从“被动响应指令”，转向“主动理解用户需求并提供服务”。

“人工智能将打破设备之间的界限，未来甚至连桌椅板凳都可能融入智能家居系统”。资深互联网观察人士丁道师向时代周报记者表示，“像小米Miloco这类方案，能够打破设备之间的信息孤岛，无需用户发出指令，依靠本地大模型就能自动感知需求、切换场景，同时还能保护用户隐私。”丁道师指出，小米Miloco将使智能家居从“听从指挥”转变为“主动提供服务”。

长期以来，智能家居发展的核心瓶颈并不在于设备数量的多寡，而在于交互方式。大多数系统依赖于预设的规则引擎，用户需要手动设置触发条件与执行逻辑：例如温度达到多少、时间到几点、哪个传感器先被触发。这套机制在工程上虽然稳定，却极度依赖用户“事先规划好一切”，导致交互体验显得机械而零散。即便是熟悉智能家居体系的资深用户，也未必愿意长期维护如此复杂的规则。

时代周报记者 拍摄

国金证券发布的研究报告认为，Miloco的核心优势在于，用户可以通过口语化的方式表达需求，由系统自动调用工具来创建智能规则，无需手动设置复杂的触发条件；在智能层面，依托其自研的Xiaomi MiMo-VL-Miloco-7B端侧视觉语言大模型，结合家庭摄像头的实时视觉数据，使得智能家居得以从“单一条件触发”升级为“多维度场景感知”。

实际上，有许多品牌都在布局家庭智能领域。丁道师表示，华为、三星、美的、欧瑞博、Rokid等公司都提出了各自的Home AI概念。未来用户使用智能家居时，可能连手机APP都无需打开，回家时灯光自动亮起、空调自动调节，甚至能根据用户的状态判断是否需要播放一首舒缓的音乐。

GKURC产经智库首席分析师丁少将则认为，Miloco这类系统将改变当前以手机APP为中心的碎片化操控模式，转向以用户意图为核心的场景化自动执行。

丁少将向时代周报记者表示，智能家居领域可能会出现类似AI手机那样的集中式操作系统。小米提出的Miloco概念已经展现出这种趋势，它试图通过本地化的AI中枢来统一调度不同品牌的设备，实现主动服务和无感交互。然而，关键在于能否打破各品牌之间的生态壁垒，建立统一的协议标准。一旦实现，智能家居将从“单点智能”跃升为真正能够自主决策的“空间智能体”，从而重新定义人、设备与环境之间的关系。

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