在智能制造领域，小米机器人团队近日交出了一份令人瞩目的答卷：其自主研发的人形机器人成功在汽车制造工厂完成3小时连续作业，实现了双侧自攻螺母安装任务，成功率达90.2%，且完全满足产线76秒的生产节拍要求。这一突破标志着人形机器人从实验室走向真实工业场景迈出了关键一步，也为智能制造提供了新的解决方案。
此次作业的工站任务极具挑战性：机器人需在汽车一体化压铸的后地板零件上，从自动送钉设备中精准抓取螺母，将其放置在定位工装上，并配合后续工位完成自攻拧紧。整个过程要求双臂协同，在76秒内完成双侧螺母的同时安装。自攻螺母内侧的花键结构、每次抓取不固定的手内姿态，以及定位销轴上磁吸力带来的拉扯影响，都大幅增加了装配难度。传统“规则编程”方式难以应对如此复杂的真实作业环境，小米团队因此选择了“自主学习”的技术路径。
核心技术框架基于Xiaomi-Robotics-0通用VLA基座模型构建。该模型通过统一的动作空间设计和跨本体数据预训练，赋予机器人对操作任务的理解和空间感知能力。为进一步提升适应性，团队引入“VLA+RL（强化学习）”联合训练框架：VLA模型提供基础“常识”，强化学习则让机器人在真实物理环境中通过交互试错，不断迭代行为策略。这种模式显著减少了对昂贵且低效的真实遥操作数据的依赖，使机器人能更快适配多样化工况。
全身运动控制采用混合架构设计：基于二次规划的优化控制器以亚毫秒级速度处理平衡、安全、任务等多级优先级控制；在仿真平台中历经数亿次训练的强化学习控制器，则负责应对极端干扰，学会在失稳时保持平衡，并能零样本迁移至真实机器人。这种设计使机器人既能高效完成常规任务，又能灵活应对突发状况。
为解决精细操作难题，团队开发了纯触觉驱动的抓取微调模型TacRefineNet。该模型无需视觉辅助，仅凭指尖高精度触觉阵列即可实现毫米级位姿调整，并直接部署于产线。这些技术突破共同构成了机器人进厂的技术底气：Xiaomi-Robotics-0作为“大脑”负责理解与决策，TacRefineNet作为“小脑”优化动作精度，CyberOne人形机器人作为“身体”执行任务。
这一成果并非偶然。小米在机器人领域的布局可追溯至2021年发布的四足机器人CyberDog“铁蛋”，以及2022年亮相的全尺寸人形机器人CyberOne“铁大”。身高177cm、体重52kg的“铁大”搭载了仿生感知认知技术与Mi-Sense视觉空间系统，能感知人类情绪并实现双足平衡，其关节控制、动力输出等底层技术为当前工业应用奠定了基础。2026年2月开源的VLA大模型Xiaomi-Robotics-0则进一步赋予机器人“思考”能力：该模型拥有47亿参数，采用“大脑+小脑”MoT混合架构，在主流仿真测试中刷新SOTA纪录，并能在消费级显卡上实现80ms低延迟推理。
目前，小米已将机器人业务整合至北京小米机器人技术有限公司，总部迁入亦庄小米汽车工厂，实现研发制造一体化。除自攻螺母安装外，料箱搬运、前徽标安装等其他典型工站的部署验证工作也在推进中。这些工站将对机器人的移动操作、全身协同及灵巧手作业效率提出更高要求。雷军透露，未来五年将有大批量人形机器人进入小米工厂作业，这类来自真实场景的实测数据，将为行业提供极具参考价值的演进轨迹。
