在人工智能領(lǐng)域，一項突破性成果引發(fā)廣泛關(guān)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(lǐng)域的跨域基座模型，為通用具身智能的發(fā)展開辟了全新路徑。

傳統(tǒng)研究中，自動駕駛與具身智能往往被視為獨(dú)立領(lǐng)域，各自聚焦特定任務(wù)與場景。自動駕駛主要解決車輛在開放道路環(huán)境中的感知、決策與控制問題，而具身智能則側(cè)重于機(jī)器人等實(shí)體設(shè)備在復(fù)雜物理環(huán)境中的交互與適應(yīng)能力。這種垂直領(lǐng)域的劃分雖推動了技術(shù)專業(yè)化發(fā)展，但也限制了模型在跨場景、跨任務(wù)中的泛化能力。

MiMo-Embodied模型的創(chuàng)新之處在于，它突破了這種垂直領(lǐng)域的壁壘，實(shí)現(xiàn)了兩大領(lǐng)域任務(wù)的統(tǒng)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(wù)模式，既可應(yīng)對道路駕駛中的動態(tài)變化，也能處理機(jī)器人操作中的精細(xì)動作。這種跨域協(xié)同能力標(biāo)志著通用具身智能研究從“垂直領(lǐng)域?qū)Ｓ谩毕颉翱缬蚰芰f(xié)同”邁出了關(guān)鍵一步。

據(jù)相關(guān)技術(shù)團(tuán)隊介紹，MiMo-Embodied模型通過構(gòu)建統(tǒng)一的表征空間，將自動駕駛中的道路元素、交通規(guī)則與具身智能中的物體屬性、操作邏輯進(jìn)行深度融合。這種融合不僅提升了模型對復(fù)雜環(huán)境的理解能力，還顯著增強(qiáng)了其在跨任務(wù)場景中的適應(yīng)性。例如，在模擬測試中，該模型既能準(zhǔn)確識別道路上的行人與車輛，規(guī)劃安全行駛路徑，也能在家庭環(huán)境中操作工具、完成家務(wù)任務(wù)，展現(xiàn)出強(qiáng)大的跨域泛化潛力。

業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為，MiMo-Embodied模型的推出為通用具身智能的發(fā)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(shù)融合，也為未來智能機(jī)器人、自動駕駛汽車等設(shè)備的跨場景應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。隨著技術(shù)的進(jìn)一步優(yōu)化，這一模型有望在物流、醫(yī)療、服務(wù)等多個領(lǐng)域引發(fā)變革，推動人工智能向更通用、更智能的方向演進(jìn)。