Xiaomiがロボット基盤モデル「Xiaomi-Robotics-1」を発表
मूल शीर्षक: Xiaomi-Robotics-1
यह क्यों महत्वपूर्ण है
ロボット政策モデルのスケーリング則を実証し、大規模データ不足という業界課題の突破口となる可能性がある。
Xiaomiは2026年7月16日、10万時間以上の実世界操作データで事前学習したロボット基盤モデル「Xiaomi-Robotics-1」を公開した。1,700以上のシナリオをカバーし、家庭・商業・産業・屋外環境に対応する。
Xiaomiは2026年7月16日、ロボット向け基盤モデル「Xiaomi-Robotics-1」を発表した。このモデルは言語・視覚分野の基盤モデルが示したスケーリング則をロボティクスに適用することを目指している。
**事前学習（Pre-training）**：モデルはUMI（Embodiment-free）データ10万時間を使用して事前学習された。このデータは家庭、商業施設、工業サイト、屋外空間など1,700以上のシナリオにわたる。大規模データへの手動ラベリングは現実的でないため、強力なVision-Language Model（VLM）を用いた自動アノテーションパイプラインを構築。長時間映像を固定長クリップに分割し、グリッパーと対象物の状態遷移を言語で記述する仕組みを採用した。事前学習ではデータ量・モデルサイズの増加に伴い検証アクション誤差が安定して減少するスケーリング特性が確認された。
**後学習（Post-training）**：事前学習で獲得した汎用的な行動生成能力を実際のロボット機体と自然言語指示に対応させるため、後学習を実施。実際の家庭環境で収集した7,200時間以上のリアルロボットデータ（ソファ整理、靴箱の整頓、キッチン用品の片付けなど）、フィルタリング済みオープンソースデータ、高品質UMIデータを組み合わせたクロスエンボディメントデータセットを活用した。
後学習後のモデルは未見の環境・未見の物体に対してもモバイルマニピュレーションタスクをすぐに使用可能な状態で実行できるとしている。コード・モデルも公開予定。