小米创办人雷军最新发布具身智能关键进展：人形机器人 CyberOne 02 已在小米汽车工厂完成连续8小时稳定作业，胜任总装物流区中控台侧盖板排序任务，这被业内视为小米首次越过具身智能「产线斩杀线」。

不同于7月早期影片中仍会抖动、卡壳，最新作业画面显示，CyberOne 02能跟随产线节拍持续运转：当运输机器人 AMR 换岗时会耐心等待，遇到来料偏差或放置失败也能自行调整。盖板属柔性工件，尺寸大、姿态随机，对视觉定位与力控要求极高，因此这次验证具备真实工业场景含金量。雷军将此阶段定义为机器人「实习」——产线级作业能力的初步验证。

除工厂外，小米青年公寓也跑通连续超30分钟、覆盖3个房间、50多项任务的长程操作，包含整理、清洁、分类、巡检与离场全流程。

支撑这些表现的，是小米最新具身基座模型 Xiaomi-Robotics-1(XR-1)。它采用端到端 VLA(视觉—语言—动作)架构：视觉语义理解用 Qwen3-VL，动作生成用 Diffusion Transformer，两者透过 Mixture-of-Transformers 协同。训练分两阶段，先用手持采集装置 UMI 搜集超10万小时真人操作轨迹做无本体预训练，再以超1万小时跨本体资料(含小米自采7200小时)做后训练，把动作统一成「相对末端位姿 delta EE pose」，让同一套模型能适配不同机体。

数据效率是XR-1的突出亮点。论文显示，单项任务平均不到10小时真机演示，四项复杂任务平均成功率达75%，对比基线 π0.5 的40%近乎翻倍；演示扩到40小时内，成功率可提升至85%。在 RoboCasa365、RoboDojo 等基准上，XR-1 也明显领先同类模型。

不过，小米距离「成熟商业化」仍有距离。10万小时 UMI 数据与真实部署仍存在落差，跨本体资料有超过1/4依赖开源集，更复杂工况与机体尚未充分验证；官方影片为广角加速剪辑，细节难辨，尚无法确认是否已建立完整数据飞轮。

意义在于「综合维度」跑进第一梯队。Figure、智元、优必选此前都做过非标岗位连续作业验证，但小米同时做到双足全人形、上下肢协同、长程非标任务三项叠加，且B端工厂、C端家庭场景共用同一基座模型。

CyberOne 02站上生产线，意味小米具身智能从DEMO走向可规划的产线工具，接下来市场关注的不再是「机器人能不能动」，而是数据飞轮能否自转、单机成本能否压到工厂愿付区间，以及XR-1能否在更多车厂与家庭任务中复制8小时稳定表现。