在MWC上，小米展示AI下半場的另一種路徑

小米的路徑不僅關乎一家企業的戰略選擇，也為中國科技公司在全球AI競爭中的位置提供了一個樣本。

在今年走進巴塞羅那Fira Gran Via，會發現AI是今年最密集、最醒目的主題。

MWC（Mobile World Congress，世界移動通信大會）2026把主題定為“The IQ Era”，明確指向“智能”。圍繞這一主題，運營商、終端廠商、芯片與云服務公司等各家廠商都開始用更具體的方式展示AI：更強的端側能力、更快的實時翻譯、更聰明的影像處理、更接近助理形態的交互。

在這場以AI為核心的展示潮中，小米把展臺主題定為“The New Wave of AI”，并用一套更貼近生活動線的結構來組織所有展示：AI Today（掌中設備里的智能）和 AI Tomorrow（走進出行與家庭空間的智能）。從小米 17系列系統級AI能力的 HyperAI、跨設備協同的HyperConnect，SU7 Ultra（紐北7分04.957秒圈速紀錄）所呈現的出行智能空間，再到由自研基座大模型MiMo驅動的家庭場景探索，展臺里被強調的核心是一條從手機到車、再到家的連續體驗。

這樣的布局，讓小米既與其他廠商有相似之處，也展現出不同的路徑。

相似之處在于，小米同樣提供了硬件、系統與AI能力的組合，讓參觀者看到AI如何提升影像、翻譯、創作與連接效率；不同之處在于，當許多廠商仍以單品硬件或單個聊天機器人來展示AI的邊界，小米還展示了新時代AI規模化運行的方式——AI+硬件+生態。

截至目前，小米“人車家全生態”已連接設備超過10億臺，覆蓋200+產品品類，觸達95%日常生活場景，其手機全球月活用戶超過7.4億。

在小米集團合伙人、集團總裁盧偉冰看來，AI的上半場拼模型參數與算力，下半場要把模型能力和具體場景結合，而這恰恰是小米的優勢：把AI從屏幕里帶出來，放進手機、汽車和家庭空間里。“讓AI從虛擬世界走向物理世界，這是小米最大的優勢。”

AI競爭，正在發生變化

如果把過去三年的AI浪潮劃分階段，上半場的關鍵詞幾乎高度一致：模型參數、訓練成本、推理速度、評測成績。誰的模型更大，誰的算力更強，誰在榜單上排名更靠前，成為行業最直觀的競爭指標。從GPT系列到各類開源模型，技術突破構成了這一階段最耀眼的敘事主線。

但討論的重心已經轉移了。

在今年的MWC，這個信號更加明顯。當模型本身的智能逐漸逼近天花板、差距不斷收斂，競爭的焦點就變成了這些能力是否能夠真正進入日常場景。

進入下半場，三重轉變正在發生。

第一，AI是否能夠跨設備使用？在手機里表現出色的能力，如果不能延伸到平板、電腦、車機和家庭設備，體驗就會被割裂。今天的用戶不再只在一個屏幕里生活，而是在多個終端之間流動。AI是否能夠在不同設備間無縫延續，是檢驗成熟度的重要標準。

第二，AI是否能夠理解真實場景？從文本對話到圖像識別，再到環境感知，AI如果只停留在輸入—輸出層面，很難真正改變生活方式。真正有意義的進展，是能夠結合攝像頭、傳感器與行為數據，對環境做出判斷，并主動響應。

第三，AI是否能夠連續陪伴用戶？不再是一次性的工具調用，而是在一天的生活動線中持續存在——從早晨查看手機，到通勤途中，再到回到家中，體驗是否連貫，智能是否持續在線。

這樣的行業動向，會在這一階段將中國企業的優勢無限放大。

作為全球最大的移動互聯網市場，中國有著成熟的數字支付與商業閉環、密集的智能終端普及率，以及高度活躍的用戶數據。在這樣的環境下，中國AI廠商更容易在真實場景中反復打磨與驗證產品。

在這場轉變中，中國企業整體進入了領跑梯隊，一批中國科技公司逐漸形成了各自清晰的落地方向：阿里依托商業與云生態推進AI落地，字節圍繞內容生產與分發體系應用AI，騰訊把智能嵌入社交與協作場景。

小米走的是另一條路線——依托“人車家全生態”，把AI裝進手機、汽車與家庭設備，讓智能真正落在生活之中。

前三者更偏向數字世界的延伸，小米更接近從物理世界出發：手機、汽車、家居設備構成了一個連續的生活軌跡。

把AI放進終端，再走進生活

一直以來，在全球AI競爭格局中，小米都不是靠單一爆款模型取勝，而是把模型能力、硬件規模與真實場景長期積累結合在一起，形成一條從底層能力到終端產品、再到日常生活的完整鏈條。

這條鏈條的起點，是模型能力的搭建。

2024年，小米正式進入基座大模型領域。到2025年，MiMo語言模型、多模態模型、語音模型、具身模型陸續發布并開源；2026年2月推出面向Agent時代的混合稀疏注意力架構HySparse，在效率與成本之間尋找新的平衡點。隨著Xiaomi MiMo-V2-Flash 等版本在多項綜合評測中進入全球開源第一梯隊，小米不再只是應用層玩家，而開始具備自有模型底座。

更重要的是，MiMo的定位從一開始就是為多終端服務的統一能力來源，正如盧偉冰在采訪時分享的：“去年AI大模型完成了比較好的布局，有語言大模型、語音大模型、多模態大模型。”小米的大模型要為手機的影像與交互提供推理能力，要為車機系統提供語音與感知支持，還要為家庭場景提供環境理解基礎。

當不同設備之間的功能可以打通，智能的體驗就能在多個終端上延續，從而減少用戶的割裂感。

模型能力要落地，離不開真實終端。

在小米展臺上，這種結構被清晰地拆分出來。入口一側，是圍繞個人設備展開的體驗區，參觀者可以現場體驗影像增強、AI寫作、實時翻譯與跨設備協同；另一側，則是汽車與家居場景的集中呈現，從SU7 Ultra到家庭空間的聯動演示，智能被放進更大的物理空間中。

在AI Today的部分，小米把智能體驗集中在用戶最常接觸的設備——手機上。HyperAI、影像增強、AI翻譯與跨設備協同構成了“掌中智能”的基礎形態。以小米 17 Ultra為例，其1英寸主攝與LOFIC HDR技術結合AI場景分析，在復雜光線下依然保持出色細節與動態范圍。與此同時，HyperAI提供圖像增強、AI寫作、語音識別與對話翻譯等能力，而HyperConnect則讓照片、視頻與手機畫面在不同設備之間即時共享，使智能體驗在多個終端之間自然延續。

智能從掌中設備繼續延展到了AI Tomorrow的部分，SU7 Ultra所展示的出行場景，讓 AI參與到駕駛、感知與空間聯動之中。與其一同展出的，還有在MWC迎來物理世界首秀的Xiaomi Vision Gran Turismo概念電動超級跑車。這款為《Gran Turismo》系列打造的未來車型，以水滴形座艙與雕塑感空氣動力學結構呈現出“由風塑形”的設計語言，也讓小米對未來出行形態的想象在展臺上具象化。

與單一AI硬件不同，小米的終端體系本身就覆蓋了個人設備、移動空間、居住空間，智能可以順著這條軌跡延展。

規模不僅帶來用戶基礎，也帶來真實數據與使用反饋；新能力可以快速落地，反饋又反過來推動模型優化，形成自我強化的循環。

當模型與硬件疊加在一起，讓小米具備了其他AI廠商沒有的能力——生態。

“人車家全生態”本身就貼合用戶真實的生活動線。用戶在手機上規劃行程，在車上繼續使用同一套賬號與語音助手，回到家中，設備之間自動切換場景。

在這一背景下，MWC 2026上首次在海外展示的由大模型驅動的全屋智能系統 Miloco，成為這一戰略的具體體現之一。

建立在MiMo模型能力與龐大IoT設備規模之上，Miloco讓小米的智能能力開始進入家庭空間，參與環境理解與設備聯動。用戶可以通過對話表達需求，無需再手動設置復雜規則；攝像頭識別行為變化后，系統自動觸發燈光、空調或掃地設備；多個設備之間根據場景形成聯動，自動調整狀態。

從模型底座到終端規模，再到生活場景的協同，小米呈現出三位一體的形態。與僅提供一款AI設備或一個聊天界面的公司不同，小米更像是在構建貫穿生活的智能通路，讓模型能力真正進入手機、汽車與家庭空間，“人車家全生態”從人類想象中落地，在真實世界中持續運行。

小米生態，AI的一種“中國路徑”

當行業進入應用期，各個AI廠商的分野也逐漸清晰。

阿里更多扎根于商業與企業場景，圍繞電商與云基礎設施延展大模型能力；字節依托內容分發與創作生態，讓AI提升生產效率與內容生成能力；騰訊則圍繞社交與協作體系，把智能嵌入溝通與辦公流程。這些路徑大多發生在數字世界之中——圍繞信息、流量與服務流轉。

相比之下，小米的探索更貼近物理空間。手機、汽車、家居設備并不是過去大家追逐的“超級助手入口”，而是用戶每天觸摸、駕駛、居住的真實載體。

這樣的選擇，既回應了用戶真實、連續的生活需求，也建立在小米多年生態積累之上。

過去十多年，小米一直圍繞硬件與生態展開布局。從智能手機起家，到構建覆蓋200 余個品類的IoT體系，再到進入智能汽車領域，小米的核心能力始終在于把復雜技術規模化落地，并在全球市場復制。手機月活7.4 億、IoT設備連接突破10億，這些數字的背后，是小米多年穩定運行的終端網絡與持續反饋的真實場景。

2024年起，小米將大模型作為新的底層能力重點投入。MiMo系列模型從語言到多模態、語音與具身方向全面展開，并在開源體系中躋身第一梯隊。與此同時，芯片、操作系統與機器人等底層能力持續推進。

在AI競爭進入應用期之后，這種布局的意義被放大。

技術探索期逐漸告一段落，參數規模不再是唯一標尺，所有AI廠商都必須要思考，如何把模型能力穩定、持續地嵌入現實世界？如何在真實終端上運行？如何在制造環節、出行場景與家庭空間中協同？

這些正是小米長期擅長的領域。

在全球范圍內，在上半場走向下半場的臨界點上，同時具備自研模型能力、端側硬件規模以及跨場景生態整合能力的廠商并不多。而小米的路徑，建立在長期硬件積累與全球渠道拓展之上，又疊加了近年來對AI的持續投入，使其在物理空間的應用層面具備了獨特位置。

投入也進一步體現出決心。2025年，小米在AI領域投入約75億元人民幣，占全年研發預算的四分之一；未來五年計劃累計投入2000億元用于研發。MiMo系列模型持續開源，HySparse等架構探索試圖在效率與成本之間找到平衡。“小米在最底層方面，無論是芯片、AI、操作系統、機器人，投入都很大，這些技術共通性很強。”盧偉冰在采訪時表示。

無論是過去的積累，未來的投入，還是此刻的野心，小米的動作都指向對一個問題的回答：當AI成為基礎能力之后，中國科技公司能否在真實世界的應用層面形成新的競爭優勢？

過去，小米的優勢來自規模化制造與全球渠道能力；今天，這些積累開始與自研模型能力結合；未來，這種結合可能會在更多生活場景中釋放影響。

如果說上半場的關鍵詞是追趕、突破，那么下半場的關鍵詞更接近整合、落地。在這場變化中，小米的路徑不僅關乎一家企業的戰略選擇，也為中國科技公司在全球AI競爭中的位置提供了一個樣本。

過去有積累，今天有布局，未來有想象空間。這條路徑，仍在展開。