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Xiaomi-Robotics-1：10万小时手持数据训练物理AI
研究测试一种不必把每条演示都直接录在完整机器人上的数据扩展方法。超过10万小时指的是UMI手持夹爪轨迹，而受计算限制的数据和模型扩展实验使用约2万小时。
页面重点
Xiaomi-Robotics-1 视觉语言动作模型
分析 Xiaomi-Robotics-1 如何使用超过10万小时UMI手持夹爪轨迹预训练VLA模型，再与真实机器人和指令对齐。
本页使用简体中文、zh-CN 语言标记和独立网址。标题自然包含人形机器人、具身智能、物理AI或工业机器人等相关搜索词，但不会重复堆砌关键词。
已核实信息
- 训练数据
- 超过10万小时真实世界UMI手持夹爪轨迹
- 训练方法
- 先进行无特定本体预训练，再进行跨本体机器人与指令对齐
- 证据标准
- 成功率来自团队报告，尚未发现独立真机复现
如何判断证据
Xiaomi-Robotics-1：10万小时手持数据训练物理AI
文中的数字和时间节点保留原始口径。宣传视频不等于自主运行，产能目标不等于实际交付，企业声明也不等于独立审计结果。
本页使用简体中文、zh-CN 语言标记和独立网址。标题自然包含人形机器人、具身智能、物理AI或工业机器人等相关搜索词，但不会重复堆砌关键词。
英文原始页面: https://www.techniahqservice.com/robotics/xiaomi-robotics-1-100k-hours-umi-vla相关页面
常见问题
Xiaomi-Robotics-1 视觉语言动作模型页面提供什么内容？
研究测试一种不必把每条演示都直接录在完整机器人上的数据扩展方法。超过10万小时指的是UMI手持夹爪轨迹，而受计算限制的数据和模型扩展实验使用约2万小时。
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