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小米mimo－embodied：让汽车和机器人共享“超级大脑”的全能ai（第4页）

场景3：特殊场景的“得力助手”——搞定复杂任务

除了家庭和驾驶，MiMo-Embodied还能应用在更多专业场景，比如农业、救援：

- 农业场景：小米的农业机器人搭载这个模型后，能同时处理“室内育苗”和“室外耕种”：室内时，通过传感器检测育苗房的温度、湿度、光照，自动调整设备，确保种子发芽；室外时，通过摄像头识别庄稼的病虫害，通过土壤传感器检测湿度和酸碱度，精准喷洒农药、浇水施肥；还能结合天气预报，提前规划耕种路线，避开雨天；

- 救援场景：山区发生地震后，道路中断，救援机器人搭载MiMo-Embodied进入灾区：通过摄像头拍摄现场画面（视觉输入），传感器检测生命体征（比如呼吸、心跳），语音模块接收被困人员的呼救声（语音输入）；模型会快速判断被困人员的位置和状态，指挥机器人清理障碍物、输送食物和水，同时把现场情况实时传递给救援人员；这里用到了汽车的“复杂环境感知”能力和机器人的“精准操作”能力，让救援更高效、更安全。

四、它是怎么做到的？3个核心逻辑+4步训练，大白话讲透

可能有人会问：“一个AI怎么能同时搞定机器人和自动驾驶？是不是有什么黑科技？”其实核心逻辑很简单，咱们用“上学考试”的例子来拆解：

1. 核心架构：三个“关键部件”，像人的“眼、脑、神经”

MiMo-Embodied的架构就像一个完整的“智能系统”，由三个核心部分组成，分工明确：

- 视觉编码器（ViT）：相当于“眼睛”——负责处理所有视觉信息，比如图片、视频、机器人摄像头拍的画面、汽车行车记录仪的影像，能从这些画面里提取关键信息（比如“这是红色杯子”“前方是红灯”“路边有障碍物”）；

- 投影器（MLP）：相当于“神经中枢”——视觉编码器提取的信息是“视觉语言”，大语言模型懂的是“文字/指令语言”，投影器的作用就是把这两种语言翻译成同一种“AI能懂的通用语言”，让信息能顺畅传递；

- 大语言模型（LLM）：相当于“大脑”——负责理解你的指令、整合所有信息、做决策。比如收到“拿红色杯子”的指令，结合视觉信息“杯子在茶几上”，就会生成“移动→抓取→放置”的动作指令；收到“避开拥堵”的指令，结合路况信息“前方施工”，就会生成新的行驶路线。

这三个部件配合起来，就像一个完整的人：眼睛看、神经传、大脑想，然后做出反应。

2. 训练数据：“多学科课本”，啥知识都学

要让AI变聪明，得给它喂足够多、足够全的“课本”——也就是训练数据。MiMo-Embodied的“课本”分三大类，覆盖了所有关键场景：

- 通用多模态数据：相当于“基础课课本”——包含图片、视频、长文本等，比如新闻、科普文章、日常照片，让AI具备基本的理解能力，就像咱们小学学的语文、数学，是所有能力的基础；

- 具身智能数据：相当于“机器人专项课本”——包含机器人怎么抓取物体、怎么规划家务步骤、怎么理解室内空间的知识，比如“怎么拿起易碎品”“怎么在狭窄空间移动”，让AI懂机器人的任务逻辑；

- 自动驾驶数据：相当于“汽车专项课本”——包含交通规则、路况识别、驾驶规划的知识，比如“红灯停绿灯行”“怎么预判车辆变道”“雨天怎么安全行驶”，让AI懂驾驶的核心逻辑。