上上周，不到20分钟的小米17T系列新品发布会，却被小米机器人“Cyberone”（铁大）抢了风头。只见它用单手操控新手机进行拍照，其间的几个动作如调整角度、按下音量键变焦并触发快门，完成得十分顺利。小米选择在公开场合展示Cyberone的精细操控能力——实现用仿生手操控手机，背后是对机器人“大脑”（大模型）和“手”（灵巧手）的密集投入。
在这之前，雷军还在社交媒体上高调宣布：小米机器人团队，在最近两大国际赛事中拿下双料冠军，而且，大幅领先第二名。
在被称为“机器人世界杯”的ICRA 2026赛场上，小米凭借94%的超高任务成功率拿下WBC（全身控制）赛道冠军，并在同期另一场国际赛事CVPR 2026中夺冠，成就“双料冠军”，充分彰显小米机器人团队在具身智能领域的前沿研发水平。2026年被视为人形机器人的“量产元年”。IDC预计全球出货量突破5万台，同比增长178%。据业内不完全统计，2026年一季度，人形机器人全产业链融资事件超过 100起，单笔最高融资额 25亿元，10亿元及以上大额融资共 15笔；自2026年初起，已有 超20家具身智能公司明确了上市计划。知上咨询结合集邦咨询监测的产业数据，2026年国内人形机器人市场呈现出头部集中的特征，宇树科技与智元机器人两家企业合计拿下约八成出货量。在国内人形机器人形成双龙头格局的背景下，小米机器人尚未公布商业化落地的具体数据。从赛场到工厂，从蛰伏到回归，小米正在下一盘怎样的机器人生态大棋？
PART 01
赛场即考场，从实验室炫技到真实场景干活
小米拿下冠军的 AGIBOT WORLD CHALLENGE，是全球机器人与自动化领域顶级会议 ICRA 2026 设置的核心赛事单元，和行业内过往大量比赛采用虚拟仿真环境不同，本次赛事全程以真机实操为基础，结合远程 API 联动、实体商超实景完成考核，对机器人的综合能力提出了极高要求。
有工程师向南方都市报打比方，“如果把之前的机器人比赛比作‘体操’，比的是谁动作更花哨、更标准，那么今年ICRA的赛场更像是‘科目二+科目三’的路考。”据小米技术官方发文，以WBC赛道考题“要求机器人在16种大类，20个小类别不同饮料中，根据指令从货架上抓取指定饮料，并将饮料放入购物车”为例，这短短几十秒暗藏玄机。任务看似日常，但完整链路覆盖了环境感知、自主移动、全身姿态调整、单/双臂抓取与放置执行，是对机器人真实作业能力的综合考验。
小米夺冠的秘诀，正是面向高可靠机器人任务、直指工业落地痛点的“高保真数字孪生+Sim-to-Real（仿真到现实）闭环方案。比赛前，小米团队1:1还原了超市场景，让机器人在虚拟世界“练”了成千上万次。参赛团队无法近距离调试设备，只能通过远程接口操控远在维也纳赛场的实体机器人，在 1:1 复刻的商超场景里完成导航、取货、摆放等一系列连续动作，现场随机变化的物品位置、光线环境，无时无刻不在考验机器人运行的稳定性与适配能力。值得一提的是，赛道展示的是超市场景，背后的技术路线与工厂机器人落地高度一致。小米这套技术同样应用于工厂产线的“自攻螺母上件工站”。
PART 02
技术深扒，“双冠” 背后的技术底座
对于需要落地真实物理场景的人形机器人而言，底层智能模型、感知系统等核心技术，远比外观形态和运动表演能力更加重要。2026 年 2 月 12 日，小米开源了首代机器人 VLA 大模型Xiaomi-Robotics-0。作为第一个具身VLA大模型，抓住的是具身机器人间歇停顿这个问题。针对自研机器人视觉语言动作模型，小米机器人实验室发布了专项技术文档，其中《Xiaomi-Robotics-0 VLA 技术白皮书》中明确写道：“Xiaomi-Robotics-0 VLA 模型拥有 47 亿参数，推理延迟可控制在 80ms 以内，可支撑机器人在动态场景下完成实时决策。”据量子位分析，综合来看，Xiaomi-Robotics-0在目前的具身智能模型梯队里，绝对是一个不折不扣的A+级选手。在机器人实际作业的场景里，单一的视觉识别存在明显短板，面对透明物件、高反光材质的物体时，视觉系统很容易出现识别偏差，这也是整个行业落地过程中普遍遇到的难题。为补齐这一短板，小米针对性研发出 TacRefineNet 触觉微调技术，该技术同样被收录在这份技术白皮书当中，文档标注其核心能力为 “脱离视觉影像与物体三维模型，仅依靠触觉信息即可完成毫米级位姿微调”，有效补齐了机器人抓取作业中的能力短板。这直接切中工业场景中最难的非结构化环境作业难题。就目前小米公开的具身技术成果来看，Xiaomi-Robotics-0提供快速响应与连续控制，TacRefineNet提供末端精细调整。两者结合，构成“眼-脑-手”协同体系。无论是TacRefineNet还是Xiaomi-Robotics-0，小米都选择了开源。从技术角度看，这次开源让行业看清了“低延迟+高智能”在消费级硬件上运行的可行路径，打破了“具身大模型必然面临思维卡顿”的思维定式。算法层面实现突破后，硬件工程化能力就成了技术落地的最后一道关卡。在小米集团 2026 年技术沟通会上，官方对外公布了新一代灵巧手的优化成果——压缩了 60% 的体积让其完全与工人手部尺寸一致，增加了 64% 的自由度，全掌触觉传感器覆盖面积增加到 8200mm²，实现了 15 万次以上的抓握操作循环寿命，并增加了仿生汗腺设计提升主动散热能力。从底层算法架构，到终端硬件设备的同步打磨，让小米顺利打通了技术从实验室走向实景应用的关键环节。
PART 03
蛰伏四年，从“花架子”到“打工仔”的补课
如今风光的“双料冠军”背后，小米人形机器人CyberOne（铁大）曾经历过长达四年的“雪藏”。2021年，小米发布首款仿生四足机器人CyberDog（铁蛋）；2022年8月，小米抢在特斯拉前发布首款全尺寸人形仿生机器人CyberOne，但短暂高光后便消失在公众视野。当时，小米集团的重心全面转向造车，人形机器人在内部处于尴尬状态。
2023 年，小米将集团内部机器人事业部业务拆分，成立 “北京小米机器人技术有限公司”，专门承载机器人相关技术研发与产业化创新业务。2024 年，小米又推出全新的仿生四足机器人 CyberDog2，拓展了机器人在家庭场景中的应用可能性 。真正的转折点，出现在2024年。小米 SU7 于 2024 年 3 月正式发布，同年年中，小米机器人事业部整体并入小米汽车事业部。通过这些整合，小米对标特斯拉，将机器人研发与汽车制造体系打通，尝试把人形机器人嵌入真实的生产系统。过去的四年里，小米的资本也没有闲着，通过旗下长江产业基金、顺为资本等平台，在机器人及相关领域投入约150亿元，投资企业近50家，覆盖了从核心零部件（如国华智能的谐波减速器）、灵巧手（如曦诺未来、因时机器人）到具身智能模型（如千寻智能、小雨智造）的全链路，基本覆盖了人形机器人的关键方向。
终于，小米的人形机器人在汽车制造场景的规模化应用迈出第一步。2026年3月，雷军在全国两会开幕前夕通过微博更新了CyberOne进厂打工的视频，他发文称:"小米机器人已经开始在汽车工厂实习。我们在通用 VLA 基座模型 Xiaomi-Robotics-0 的基础上，结合多模态感知能力和强化学习技术，小米人形机器人初步实现了在自攻螺母上件工站、料箱搬运等场景的自主工作。"雷军自己倒很清醒，没把话说满："可能大家现在看着还觉得有点'笨拙'，但这的确是个非常有意义的开始。"然后他点出了一个外行很难体会到的行业真相，"实验室做技术探索，可以用一万次失败换来一次成功；真实工厂则要必须做到一万次任务次次成功，才能满足生产要求。"目前，尚存在工艺稳定性差、单体硬件成本高、车间工位数量少等突出问题，导致人形机器人还处于“学徒工”状态，尚未真正转向“正式工”。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。如雷军在微博晒双冠成绩单时的期许，“小米机器人的努力方向，就是让机器人真正走进物理世界，干实际的活。”随着前特斯拉Optimus灵巧手研究负责人卢泽宇等核心人才的加入，以及未来三年向AI和人形机器人持续投入600亿元，雷军和小米的机器人梦正变得越来越清晰。
