這屆MWC真成了中國AI主場，小米直接讓AI接管物理世界了

這兩年，全球AI競爭的邏輯正在發生變化——從技術探索期進入應用兌現期。

前兩年還在比拼誰參數更猛、模型更大，如今風向已然轉向：誰能把AI真正落地，誰才擁有真正的競爭力。

在這一輪比拼中，中國憑借龐大場景、真實數據密度與完整硬件生態，開始具備領跑條件。

這一幕，在今年MWC的展區現場被直接印證，與其說是國際展會，不如說更像是中國AI的一次集中登臺。

在這一眾身位領先的選手中，小米展現出的「AI濃度」高得有那么億點點離譜——

此次，小米將AI賦能的「人車家全生態」首次亮相海外，從手機到汽車再到智能家居，AI貫穿生活動線，在真實環境中形成協同運轉。

不僅現場體驗十分吸睛，行業人士打卡、主流媒體持續關注，也讓這一探索成為本屆展會最具討論度的AI樣本之一。

躋身全球開源大模型第一梯隊的AI能力，疊加10億級人車家終端生態規模，讓AI走出屏幕，在現實世界落地。

當全球AI競爭進入拼落地的下半場，人與現實世界的交互正在被重新定義。

在全球AI競爭格局重塑中，中國AI已經走在世界前列。

AI終極戰場：從屏幕內走向現實空間

大家應該都深有感受，從2025年到2026年初，整個AI行業可以說被參數、多模態、智能體卷到「飛起」。

上個月OpenClaw一個橫空出世，更是把大家對于AI的想象力狠狠往前推了一把——

很難不承認，我們認知里那個只會回答問題的AI，竟然能夠自主執行并做決策了。

于是名場面也來得飛快：這邊你部署你的龍蝦，那邊我部署我的龍蝦，發Gmail郵件、接文檔、配置skills各種玩法整起～

香是真香，但很難忽略的一個事實是——

AI確實能做執行，但無論怎么執行，其活動半徑也很難離開單一設備和賽博環境。

讓它寫網頁、跑腳本、做網站，沒問題，但要讓它走出屏幕，去干點物理世界里的實在活兒，立刻難度飆升。

這其實也是LeCun這幾年一直反復強調的事情：當前AI最缺失的能力之一，就是對物理世界的理解。

AI的終極戰場，不只是更聰明地生成內容，而是讓AI進入真實空間：持續感知環境變化、即時做出判斷，并作用于具體設備，也就是所謂的「空間智能」。

但要做到這一步并不輕松：既要硬件具備穩定的感知與執行能力，又要生態能夠承接場景理解與協同調度，只有當硬件+生態真正形成成熟的閉環，AI才有機會穩穩融入真實生活場景。

難歸難，但，局面也并非無解。

當有玩家同時具備頂尖AI能力與龐大生態體系時，推進路徑自然會出現新的可能。

在今年的MWC展會上，小米給了一個非常直觀的答案，將強大AI技術與生態能力融入「人車家全生態」。

展會現場，小米不僅展示了搭載全新HyperAI系統的智能手機、配備小愛語音助手的智能汽車等AI產品，還在海外首次亮相了由Xiaomi MiMo自研大模型驅動的「全屋智能系統」——Miloco。

Miloco在交互、感知、生態與安全層面形成協同能力，為家庭建立統一決策中樞。

使智能家居不僅具備畫面理解能力、全屋視覺問答能力，同時還具備規則驅動的智能觸發能力——

舉個栗子，過去我們看書時開啟臺燈依賴手動操作或語音指令，而現在只需預設讀書開燈規則，Miloco就能自動識別閱讀行為，并自動觸發燈光開啟：

此外，基于小米強大的硬件生態，Miloco還擁有出色的多設備協同能力。

在今年的MWC現場，Miloco就當場露了一手，能根據人的狀態自動調節燈光，用戶正常看電視、看書、刷手機，Miloco會對應場景切換不同光源，整個過程無需人為干預，人幾乎感知不到它的存在。

但說到底，智能家居真正的價值，除了開燈關燈這種小事外，還有那些你明明看見了，卻懶得動的日常小麻煩。

比如——掃地，在MWC現場，Miloco識別到地面有垃圾后，還沒等主人開口施令，Miloco就直接把掃地機器人叫起來掃地了。

△小米盧偉冰直播

從全域環境精準感知，到用戶潛在意圖深度理解，再到多設備協同高效執行。

全屋智能首次實現看見—思考—行動的全鏈路貫通，讓智能家居更聰明、更主動、也更安全。

頂尖AI能力+10億級人車家全生態，小米推動AI走進物理世界

Miloco在MWC的海外首秀被追捧，其實已經把一個行業真相攤在臺面上——

當AI開始走進物理世界幫我們實實在在干活，AI帶來的變化會從「概念演示」直接變成「體感差異」，用戶能在同一條動線里感受到：手機給出意圖、車接住任務、家里完成執行。

這種能被切身感知、在真實場景中順暢運轉的變化，在今年MWC小米展區持續升溫的現場熱度中得到真實印證。

而推動AI走進物理世界的關鍵變量，恰恰落在小米長期積累下來的兩件事上——

頂尖AI能力與10億級人車家全生態。

△圖片由AI生成

在技術層面，小米MiMo本身就擁有全球開源大模型第一梯隊的極夯實力，這為AI能作用于現實環境提供了堅實的神經中樞。

從2024年入局基座大模型，到2025年陸續推出語言、多模態、語音、具身等方向模型并持續開源，小米MiMo逐步完成了從「單點能力」到「體系化能力」的搭建。

第一代MiMo重點在打基礎。

MiMo-7B提升推理能力，MiMo-VL-7B讓視覺理解走向實用，MiMo-Audio補齊語音能力， MiMo-Embodied打通具身場景。

當技術底座足夠夯實，國際測評中的表現自然會給出相應反饋——

在數學推理（AIME 24-25）與代碼競賽（LiveCodeBench v5）中，MiMo僅以7B規模，超越OpenAI閉源推理模型o1-mini，展現出對標乃至領先全球主流模型的實力：

而到了第二階段，MiMo直接把重心砸向效率和開源。

去年12月，Xiaomi MiMo-V2-Flash開源后，在多項權威綜合評測中取得優異成績，躋身全球開源第一梯隊。

而今年2月推出的混合稀疏注意力架構HySparse，則標志著大模型在「能不能算」向「算不算得起」的關鍵轉變中邁出重要一步。

當模型具備足夠強的底層能力，AI就能走出云端，成為跨設備協同的大腦中樞，也因此有了真正可落地現實環境的技術基礎。

△圖片由AI生成

除了底層模型能力之外，決定AI能否進入現實物理空間的，還有——生態壁壘。

過去幾年，AI行業已經進入一個新階段，模型本身的能力正在趨近同質化，推理、多模態、智能體持續進化，但AI在「能理解」與「能行動」之間仍存在一道很深的門檻。

換句話說就是——AI要想走出屏幕，涉及的不僅僅是算力問題，還需要有具備承接能力的硬件生態。

而這正是小米這些年持續深耕的方向。

過去近十年，小米持續將AI嵌入手機、家電、可穿戴與出行終端，讓設備從功能工具，逐漸成為智能能力的承載點。

當龐大的硬件規模構成生態協同的物理基礎，不同終端的能力得以串聯，AI也因此具備進入現實場景運行的條件，硬件生態規模隨之成為關鍵變量——

截至2025年第三季度，小米全球手機月活躍用戶超過7.4億，IoT連接設備突破10億規模，共計覆蓋200余個產品品類，觸達95%的日常生活場景，由此托起了全球最大的消費級硬件平臺，并推動企業向AI驅動的人車家生態持續演進。

人車家生態能夠逐步形成閉環，背后同樣有一條長期投入的支撐線在持續發力：研發。

2025年，小米投入約75億元用于AI研發，占全年總研發預算的四分之一，未來五年研發投入計劃至少達到2000億元，核心方向之一便指向模型能力與終端網絡的深度融合。

與此同時，一個清晰可見的趨勢正在形成，AI競爭的焦點，正從單點能力比拼轉向體系能力的落地建設，而這一變化，已在小米的實際布局中逐步顯現——

目前，AI能力已深度融入小米手機、汽車、新零售與智能制造等核心體系，并在終端網絡中形成規模化沉淀。

圍繞個人生活、家庭空間與出行場景，小米正加速成為一家AI賦能的「人車家全生態」公司，讓智能體驗在不同場景之間自然流動、持續銜接。

Miloco所展現出的強大的物理世界跨設備協同能力，正是小米頂尖AI能力+10億級人車家全生態長期積累的體現。

模型負責理解與決策，硬件生態承擔感知與執行，10億級人車家生態提供場景連接，三者協同，才讓智能具備在真實空間中持續運行的可能。

當技術體系與設備網絡形成合力，AI形態也隨之變化，從單點能力進化為系統能力。

以技術為中樞、以生態為載體，逐步從屏幕延伸至物理世界，形成可持續運行的現實路徑。

空間智能全球競速，小米率先占位

過去十年，全球AI競爭幾乎圍繞著同一條主線展開——模型能力。

參數規模、推理深度、生成質量，這些可被量化的指標，一直被視作技術躍遷最直接的刻度，也長期占據行業敘事的中心。

一邊是OpenAI、谷歌、Anthropic等海外巨頭的群雄逐鹿。

OpenAI不斷迭代ChatGPT模型能力，推動全模態融合與復雜任務執行能力；谷歌以Gemini構建多模態優勢，并逐步強化推理與記憶能力，與自身生態深度聯動。

另一邊，這幾年國內百模大戰同樣打得如火如荼，各路玩家模型能力持續推進，模型迭代密度不斷上升。

△圖片由AI生成

但狂熱競賽背后，模型能力已逐漸觸達階段性上限，單純比拼單點性能的意義越來越小，邊際提升的投入成本更是水漲船高。

于是，一種更深層的分野正在出現：

全球AI競爭的焦點，正從智能體「能做什么」，延伸到能否在「現實世界」真正發揮作用。

在這條路徑上，中國AI展現出更早貼近真實場景的優勢——

龐大的市場體量、持續生成的真實數據，以及移動互聯網、智能終端的長期積累，共同構建起AI進入物理空間的現實基礎，讓由場景牽引技術的發展路徑具備先發土壤。

這兩年，中國AI走進生活的方式，越來越具體可感。

在自動駕駛領域，我國高階智駕車輛規模已進入百萬級，AI也逐步融入城市交通治理等真實的生活系統。

在傳統產業升級中，我國AI這些年也開始進入能源電力、軌道交通、建材等多個行業，形成上千個實際應用場景。

今年春節，這種落地趨勢更進一步延伸進日常生活——

從點奶茶到和AI打視頻，大模型開始處理各類生活瑣碎事務，成為貼近現實的生活助手。

今年MWC現場所呈現出的變化，正是這一方向的集中體現。

越來越多中國廠商的AI能力開始跨越設備邊界，推動應用真正落地，讓模型能力從參數指標轉化為可感知的現實體驗。

在這一過程中，小米成為一個具有代表性的樣本。

多年積累下來的技術與生態能力，讓AI開始作用于生活的各種小事中去，在不同終端之間實現流動，在真實使用中持續發揮作用。

當很多玩家還停留在單一場景的嘗試階段，小米已經搭起了覆蓋個人、家庭和出行的終端體系。

讓AI可以在不同空間之間自然銜接，在生活場景中持續運行。

當這套體系逐漸成型，AI進入物理世界就具備了規模化落地的條件，技術開始融入生活結構，成為長期存在的一部分。

而在這一時間點上，小米已經憑借生態規模與硬件能力，率先走在全球行業的前列。