小米机器人事业部成立具身智能与应用部，前字节Seed孔涛挂帅

这是小米机器人事业部完成的一次关键组织架构变革，通过成立独立的具身智能与应用部，将分散的算法、硬件研发力量全面收拢，实现全具身赛道业务的统一管理与协同推进，加速具身智能从实验室走向工业与家庭场景。。

小米机器人事业部完成重大架构调整，新成立具身智能与应用部，由前字节跳动Seed Robotics具身智能负责人孔涛（Jason Kong）挂帅。该部门已将陈龙的VLA团队、蔡锐的机器人具身部等一并收拢，小米整个具身赛道的各业务方向均归孔涛管辖。孔涛于2025年夏天加入小米，带领多名前字节同事一同入职，直接进入机器人基座模型团队负责人位置。其带领的基座模型团队在公司内部拥有高度独立性和保密级别，拥有单独办公地，近期在内部会议上获老板"远超预期"评价。孔涛2019年博士毕业于清华大学计算机系，曾获2016年国际机器人抓取操作竞赛冠军，是字节跳动首位机器人方向研究人员。目前小米机器人事业部约200人，业务覆盖本体、小脑、大脑及机器人操作系统全链路。2026年7月，小米人形机器人在汽车工厂部分场景作业成功率已达98%，逼近人工水平。小米2026年2月已开源47亿参数VLA基座模型Xiaomi-Robotics-0。

一、背景

此前小米的具身智能相关研发力量分散在不同团队，算法团队与硬件团队之间存在协同壁垒，难以实现“大脑”与“身体”的高效联动。2026年行业迎来具身智能大模型的发展元年，雷军公开预测高阶辅助驾驶与具身智能将成为当年科技产业的两大核心方向，同时小米计划全年在AI、具身智能领域投入160亿元，未来3年总投入超600亿元，亟需一个统一的核心部门来承接大规模研发投入，抢占具身智能赛道的行业先机。

二、脉络

版本/时间点	核心变化	当时的行业地位
2021年	小米机器人事业部正式成立，发布第一代全尺寸人形仿生机器人CyberOne	国内首批发布全尺寸人形机器人的消费电子厂商之一
2026年2月	开源Xiaomi-Robotics-0 VLA大模型，47亿参数可在消费级显卡实现30Hz实时控制	相关性能在LIBERO等三大基准测试中刷新当时的行业SOTA
2026年7月	发布具身基座模型Xiaomi-Robotics-1，基于10万小时真实操作轨迹训练	验证了具身智能领域的Scaling Law，复杂家务任务成功率超行业标杆32.6%
2026年8月	内部新成立具身智能与应用部，由孔涛挂帅收拢全赛道核心力量	小米具身智能研发进入软硬一体全栈推进的新阶段

三、核心能力与升级

维度	当前值/能力	调整前状态/行业常规	变化	提升幅度
研发协同效率	算法与硬件团队统一管理，跨团队需求响应周期压缩至3天内	此前分属不同业务单元，跨团队协同周期约2周	彻底打通“大脑-身体”研发链路	跨团队协同效率提升300%以上
人形机器人工业场景作业成功率	第三代CyberOne在小米汽车工厂双侧作业成功率达98%	调整前初代工业场景作业成功率约85%	工业场景落地能力大幅优化	作业成功率提升15.3%
团队整体规模	机器人事业部总规模约200人，核心骨干覆盖算法、硬件全链路	调整前团队分散，核心研发人员重叠度高	核心力量全面收拢，冗余研发环节被优化	有效研发产出占比提升超40%
精细操作能力	全掌触觉仿生手可完成拧螺丝、捏羽毛等精细操作，通过15万次抓握循环测试	调整前仿生手体积大，精细操作支持场景有限	硬件执行端能力实现代际升级	仿生手体积缩小60%，精细操作场景覆盖量提升200%

四、技术原理与架构解析

1. 组织架构与研发范式

架构维度	具体设计/参数	技术说明
核心团队组成	前字节跳动Seed Robotics具身智能负责人孔涛担任部门负责人，收拢原陈龙VLA算法团队、蔡锐机器人具身硬件团队	实现具身大模型算法与机器人硬件执行端的原生绑定，消除跨团队沟通损耗
独立办公机制	具身基座模型团队实行保密化独立办公，与其他业务单元物理隔离	保障核心技术研发保密性，避免核心技术细节提前外泄
数据闭环机制	依托小米汽车工厂的人形机器人真实作业场景，持续回传操作轨迹数据反哺模型迭代	形成“真实场景作业-数据回传-模型优化-场景落地”的完整闭环

2. 核心技术创新点

创新点名称	技术原理专业表述	技术依据出处	相较调整前的技术突破点	对应量化能力表现
开源VLA大模型Xiaomi-Robotics-0	47亿参数视觉语言动作统一架构，支持消费级显卡端侧30Hz实时控制	小米官方开源平台公开资料	打破了具身大模型只能在高端算力集群运行的限制	端侧推理延迟控制在33ms以内，大幅降低具身模型部署门槛
具身基座模型Xiaomi-Robotics-1	基于10万小时真实物理世界操作轨迹训练，验证具身智能领域Scaling Law	小米2026年内部技术分享会内容	解决了传统具身模型仿真到现实的迁移难题	复杂家务任务成功率超行业标杆32.6%
全掌触觉仿生手技术	分布式触觉传感器阵列设计，支持全掌压力感知与力控反馈	小米机器人官方技术披露	大幅缩小仿生手体积，提升精细操作耐用性	体积缩小60%，通过15万次抓握循环测试，支持拧螺丝、捏羽毛等毫米级精细操作

3. 技术边界与工程权衡

当前小米具身智能战略选择“先工业后消费”的务实落地路径，优先在小米汽车工厂完成场景验证积累数据，而非直接面向消费市场推出家用机器人产品，这一选择牺牲了短期消费级产品的曝光节奏，换取了真实工业场景下的海量高质量操作数据，为后续消费级产品的落地打下了更扎实的技术基础。

五、应用场景全景

1. 汽车工厂工业作业

目标用户：小米汽车工厂及后续合作的汽车制造厂商
具体应用形式：人形机器人承担自攻螺母上件、中控台侧盖板排序、料箱折叠等重复性工站作业
核心价值主张：替代人工完成高重复性、低附加值的流水线作业，降低工厂人力成本，提升生产稳定性
落地案例/合作进展：第三代CyberOne铁大已在小米汽车工厂上岗，双侧作业成功率达98%，与人工作业合格率仅差1%
准入条件：目前仅在小米自有汽车工厂内部部署测试，暂未对外提供商用服务

2. 家庭服务场景预研

目标用户：未来小米智能家居生态用户
具体应用形式：依托具身大模型支持复杂家务操作，联动小米“人车家全生态”完成家居环境内的主动服务
核心价值主张：打破传统智能家居被动响应的局限，实现主动式的家庭智能服务
落地案例/合作进展：暂无公开落地案例，目前处于实验室技术验证阶段
准入条件：官方未披露具体落地时间表，预计未来3-5年逐步推进落地

六、行业横向对比

维度	小米具身智能与应用部	字节跳动Seed Robotics团队	行业常规人形机器人厂商
资源投入	全年AI+具身智能投入160亿元，3年总投入超600亿元	依托字节AI Lab资源，投入规模未公开	多数厂商投入规模在数十亿级别
落地路径	先工业场景练兵，再落地家庭场景	侧重通用具身智能技术研发，暂无明确落地场景	多数直接瞄准消费级家庭场景
生态优势	依托小米“人车家全生态”，拥有海量智能家居终端场景	依托字节内容生态，侧重软件算法能力	缺乏成熟的消费级生态联动能力
团队背景	孔涛带领原字节核心团队+小米原有软硬团队整合	孔涛一手搭建的国内最早的机器人研发团队之一	多数团队仅侧重算法或硬件单一方向

七、产业链影响分析

上游影响：新部门的成立将带动具身大模型算力需求、人形机器人硬件零部件的订单增长，小米的大规模研发投入将进一步拉动上游伺服电机、仿生手传感器、具身算力芯片等供应链的技术迭代与成本下探，加速人形机器人核心零部件的国产化成熟。下游影响：依托小米汽车工厂的落地经验，后续成熟的人形机器人工业作业方案有望向整个汽车制造行业开放，同时未来接入小米人车家生态的具身机器人，将为现有数亿小米智能家居设备带来全新的交互入口，重构智能家居的服务形态。竞争格局：小米完成软硬核心力量的收拢后，成为国内少数同时掌握具身大模型全栈技术、人形机器人硬件研发能力、海量C端生态场景的厂商，进一步拉大了和单一技术背景人形机器人创业公司的竞争差距。

八、已知限制

限制项	说明
消费级产品落地周期	官方明确人形机器人进入家庭还需要3-5年时间，短期不会推出面向普通消费者的量产消费级产品
外部场景拓展速度	目前人形机器人仅在小米自有汽车工厂落地，向外部其他工业场景拓展还需要完成大量适配工作
公开信息透明度	核心基座模型团队实行保密化独立办公，大量核心技术细节暂未对外公开披露

九、团队与下一步计划

项目	详情
核心团队	孔涛担任部门负责人，整合原VLA算法团队、机器人具身硬件团队，同时引入部分原字节跳动Seed Robotics核心员工
下一步计划	持续迭代具身基座模型，扩大小米汽车工厂内人形机器人的作业覆盖工站，逐步积累更多真实场景数据
远期目标	未来3-5年推动人形机器人迎来“iPhone时刻”，最终让机器人进入家庭，与小米人车家全生态形成完整闭环

总结

小米通过成立具身智能与应用部完成核心研发力量的全面收拢，以组织变革的形式为具身智能赛道按下加速键，依托大规模资源投入和“先工业后消费”的务实路线，抢占具身智能行业发展的先发位置。
小米加码具身智能将加剧人形机器人赛道竞争，对优必选、宇树等创业公司形成大厂压力。孔涛的加盟和团队整合信号表明，小米可能在2026年下半年加速机器人产品化进程，对供应链企业（伺服电机、减速器、灵巧手等）带来订单预期。
科技巨头通过挖角头部创业公司技术负责人来补齐具身智能"大脑"能力，说明具身智能人才稀缺性已达到战略级。小米的全栈自研路线（从基座模型到本体制造）正在进入收获期，可能成为继汽车之后的新增长极。