在人工智能領域，一項突破性成果引發廣泛關注。MiMo-Embodied模型正式亮相，其宣稱成為全球首個成功打通自動駕駛與具身智能兩大領域的跨域基座模型，為通用具身智能的發展開辟了全新路徑。
傳統研究中，自動駕駛與具身智能往往被視為獨立領域，各自聚焦特定任務與場景。自動駕駛主要解決車輛在開放道路環境中的感知、決策與控制問題，而具身智能則側重于機器人等實體設備在復雜物理環境中的交互與適應能力。這種垂直領域的劃分雖推動了技術專業化發展，但也限制了模型在跨場景、跨任務中的泛化能力。
MiMo-Embodied模型的創新之處在于，它突破了這種垂直領域的壁壘，實現了兩大領域任務的統一建模。通過整合自動駕駛的場景理解能力與具身智能的交互操作能力，該模型能夠在不同場景下靈活切換任務模式，既可應對道路駕駛中的動態變化，也能處理機器人操作中的精細動作。這種跨域協同能力標志著通用具身智能研究從“垂直領域專用”向“跨域能力協同”邁出了關鍵一步。
據相關技術團隊介紹，MiMo-Embodied模型通過構建統一的表征空間，將自動駕駛中的道路元素、交通規則與具身智能中的物體屬性、操作邏輯進行深度融合。這種融合不僅提升了模型對復雜環境的理解能力，還顯著增強了其在跨任務場景中的適應性。例如，在模擬測試中，該模型既能準確識別道路上的行人與車輛，規劃安全行駛路徑，也能在家庭環境中操作工具、完成家務任務，展現出強大的跨域泛化潛力。
業內專家認為，MiMo-Embodied模型的推出為通用具身智能的發展提供了重要范式。它不僅推動了自動駕駛與具身智能的技術融合，也為未來智能機器人、自動駕駛汽車等設備的跨場景應用奠定了基礎。隨著技術的進一步優化，這一模型有望在物流、醫療、服務等多個領域引發變革，推動人工智能向更通用、更智能的方向演進。
