MIMO-EMBODIED ОТ XIAOMI: ЕДИНАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ АВТОНОМНОГО ВОЖДЕНИЯ И «ВОПЛОЩЁННОГО» ИИ - Искусственный интеллект & машинное обучение

MiMo-Embodied — это крупная foundation-модель (базовая модель общего назначения), которую команда Xiaomi обучила сразу для двух классов задач:

автономное вождение (автомобили),
embodied AI — «воплощённый ИИ» для роботов и других физических устройств. (arXiv)

Ключевые особенности:

Кросс-доменная архитектура.
MiMo-Embodied — это vision-language model (VLM):
- на вход получает изображения/видео с камер, LiDAR-карты, другой сенсорный поток + текстовые инструкции;
- на выходе генерирует текстовые описания, планы действий или «команды высокого уровня» (куда ехать, что делать, какие объекты важны и т.п.).
  Архитектура построена на предыдущей модели MiMo-VL Xiaomi и дообучена так, чтобы один и тот же «мозг» мог одинаково хорошо понимать и уличные сцены (для машины), и домашние / складские помещения (для робота). (huggingface.co)
Обучение на объединённом датасете трёх типов.
Авторы подчёркивают, что специально собрали и «сшили» три вида данных: (arXiv)
- общий визуально-текстовый корпус (картинки, подписи, вопросы-ответы) — чтобы модель понимала «обычный мир» и язык;
- embodied-датасеты (роботы, манипуляторы, агенты в симуляции) — задачи планирования действий, взаимодействия с предметами, навигации в помещениях;
- датасеты по автономному вождению — реальные и симулированные дорожные сцены с разметкой объектов, траекторий, состояний и манёвров.
  Это даёт модели общее пространство представлений: объекты и физика мира понимаются ею одинаково и в квартире, и на дороге.
Многоступенчатое обучение + донастройка CoT/RL.
В техотчёте описан многошаговый пайплайн: (arXiv)
- сначала крупное предобучение на общих визуально-языковых данных;
- затем отдельные фазы для embodied-задач и для вождения;
- на финальном этапе — Chain-of-Thought (CoT, обучение пошаговому рассуждению) и дообучение с подкреплением (RL) по специализированным метрикам качества.
  Важный вывод авторов: эти два домена положительно влияют друг на друга — обучение на роботах улучшает способность модели понимать сложные дорожные сцены и наоборот.
Результаты на бенчмарках.
В статье и обзорах подчёркивается, что MiMo-Embodied: (arXiv)
- устанавливает новые рекорды (state-of-the-art) на 17 бенчмарках embodied-ИИ:
  • планирование задач (дать роботу цепочку действий для достижения цели);
  • affordance prediction — понимание того, «что можно сделать» с объектом (взять, толкнуть, открыть и т.п.);
  • пространственное понимание (сложная 3D-геометрия сцены, навигация, препятствия);
- показывает очень высокие результаты на 12 бенчмарках автономного вождения:
  • восприятие окружения (распознавание машин, пешеходов, полос, светофоров);
  • предсказание поведения участников движения (куда поедут, как изменят скорость);
  • планирование траектории (безопасные и плавные манёвры).
В сравнении участвуют как открытые модели (другие VLM и робото-модели), так и закрытые коммерческие системы, и практически везде MiMo-Embodied их обгоняет.
Открытый код и веса.
Xiaomi не просто публикует статью, но и открывает репозиторий и веса модели (например, вариант MiMo-Embodied-7B на Hugging Face), что позволяет исследователям и компаниям: (huggingface.co)
- запускать модель у себя;
- дообучать под свои роботы или автомобили;
- разбирать архитектуру и обучающий пайплайн.
  Для китайской «большой четвёрки» (Huawei, Baidu, Alibaba, Xiaomi) это довольно редкий уровень открытости.
Связь с бизнес-стратегией Xiaomi.
В новостях подчёркивается, что MiMo-Embodied — это не «академическое упражнение», а элемент стратегии Xiaomi в электромобилях (Xiaomi SU7) и домашних / гуманоидных роботах. Компания явно строит единый ИИ-стек, способный управлять и автомобилями, и роботами на одной архитектуре. (scmp.com)

Почему важно

Шаг к «универсальному физическому ИИ».
До сих пор модели для автономного вождения и для роботов развивались почти раздельно: разные датасеты, разные архитектуры, разные команды. MiMo-Embodied показывает, что одна модель может адекватно работать сразу в нескольких физических доменах (дороги, помещения), при этом домены взаимно усиливают друг друга.
Упрощение инженерии и снижение порога входа.
Для разработчиков это означает возможность строить единый стек perception–prediction–planning:
- одна модель обрабатывает сенсоры,
- одна отвечает за понимание сцены,
- одна же — за планирование поведения.
  Это снижает сложность системы, облегчает перенос на новые платформы (другие роботы, новые типы машин) и сокращает «зоопарк» специализированных моделей в продакшне.
Более богатый «опыт мира» = потенциально более безопасное поведение.
Благодаря объединённому обучению MiMo-Embodied видит разнообразнейшие ситуации: от коридора с коробками до перекрёстка с пешеходами; из этого может родиться более устойчивое понимание физических закономерностей (где скользко, где кто-то перекроет путь, как меняется обзор и т.д.).
Это важно для безопасности: чем больше модель «понимает мир» вне узкого домена, тем лучше она должна реагировать на редкие, нестандартные ситуации.
Одновременно — рост требований к тестированию и безопасности.
Обратная сторона: одна и та же модель может управлять разными типами критичных объектов — автомобилем на 120 км/ч и, скажем, складским роботом рядом с людьми. Ошибка ИИ мгновенно проявляется в физическом мире.
Это означает:
- необходимость жёсткой сертификации, симуляций, формальных тестов и стресс-сценариев для каждого домена;
- развитие методов проверки устойчивости VLM к adversarial-атакам, промпт-инъекциям и некорректным данным датчиков;
- юридические и этические вопросы распределения ответственности между разработчиком модели, производителем устройства и оператором.
Серьёзная заявка на открытый стандарт в «воплощённом ИИ».
MiMo-Embodied — открытая модель от крупного индустриального игрока, а не от академического консорциума. Это может:
- создать де-факто стандарт для исследований и сравнений в embodied-ИИ и автономном вождении;
- дать другим компаниям и университетам мощную базу, на которой можно строить собственные системы (включая проекты по линии университетов, госпрограмм и т.п.);
- усилить конкуренцию с закрытыми стекми автопроизводителей и Big Tech, что в долгосрочной перспективе хорошо для прозрачности и безопасности.
Геополитический и рыночный контекст.
На фоне конкуренции США–Китай в области ИИ и электроники открытие такой модели китайской компанией:
- демонстрирует технологическую зрелость китайской школы embodied-ИИ и автономного вождения;
- повышает привлекательность Xiaomi как технологического партнёра для автопроизводителей и робототехнических компаний в Азии, Европе и РФ;
- создаёт для других игроков (включая европейских и российских) ориентир по уровню открытости: к чему стоит стремиться, если вы хотите не только догонять, но и влиять на развитие области.