小米的数字AI，核心是MiMo系列大模型，尤其是2025年11月开源的MiMo-Embodied模型，这是全球首个打通自动驾驶和具身智能的统一基座模型。和华为的盘古大模型不同，MiMo模型从诞生之初，就不是只针对手机这类数字设备，而是为了打通“数字”和“物理”两个世界。

小米把MiMo模型做了轻量化处理，装到了小米14、15系列手机里，让手机变成了整个生态的“核心入口”。咱们用小米手机拍照，AI能根据你的拍照习惯，自动调整参数；喊小爱同学控制智能家居，它能精准识别你的指令；甚至你用手机刷短视频，AI会根据你的喜好，推荐你喜欢的内容。这些能力，都是MiMo模型在背后支撑。而且小米的手机AI，不是孤立的——它能和智能家居联动，比如你在手机上说“我回家了”，家里的灯光会自动打开，空调会调到合适的温度，扫地机器人会自动停止工作。这种“一句话控制所有设备”的体验，就是数字AI的价值所在。

除此之外，小米还在积极布局原生AI手机。虽然目前还没有公布类似“豆包手机”的项目，但小米的目标很明确：让手机不只是一个通讯工具，而是一个“智能中枢”。未来的小米AI手机，会有更强的端侧算力，能运行更复杂的AI模型，甚至能直接和汽车的自动驾驶系统对话，不用依赖云端服务器。比如你在手机上规划好周末的自驾游路线，上车后，汽车会自动按照你的路线行驶，遇到景点还会自动提醒你停车拍照。

2. 物理AI侧：自动驾驶和机器人，都是生态的“执行终端”

小米的物理AI布局，紧紧围绕“人车家全生态”这个核心，主要包括自动驾驶和智能家居机器人两大块，而且这些物理设备，都是数字AI的“执行终端”——手机发指令，它们去干活。

先说自动驾驶。小米汽车SU7搭载的XIAOMI Pilot智驾系统，和MiMo大模型深度绑定。这套智驾系统的感知、决策逻辑，都来自MiMo模型的训练数据。比如汽车在路上行驶，摄像头和雷达收集到的路况数据，会实时输入MiMo模型，模型根据学习到的驾驶经验，输出“加速”“刹车”“转向”的指令。而且这套系统和手机的数字AI是打通的——你在手机上设置好通勤路线，上车后车机自动规划最优路径；开车时遇到堵车，手机会自动帮你调整下午的会议时间。更关键的是，汽车行驶过程中收集到的路况数据，会回传到小米的云端，用来训练MiMo模型，让模型变得更聪明。这种“数据双向流通”的模式，让小米的自动驾驶和数字AI形成了良性循环。

再看智能家居机器人。小米的铁蛋机器人、米家扫地机器人、米家洗烘一体机，都是物理AI的重要载体。这些机器人的“大脑”，也是MiMo模型——它们能通过AI识别不同的场景，自动完成任务。比如铁蛋机器人，能陪你散步、帮你拿快递，还能和你的手机联动，你在手机上点一下“让铁蛋过来”，它就会自动导航到你身边；米家扫地机器人，能通过AI识别家里的家具布局，自动规划清扫路线，还能避开宠物和小孩。这些机器人的工作数据，也会回传到云端，用来训练MiMo模型，让模型更懂你的生活习惯。

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除此之外，小米还在2025年12月官宣了“十年AI战略”，计划投入千亿资金，聚焦“大模型与物理场景融合”。小米的目标很明确：让AI从“软件”走向“实体经济”，不只是在手机里聊天，还要能在现实世界帮你干活。比如未来的小米生态，你用手机说“我要做饭”，冰箱会自动推荐菜谱，烤箱会自动预热，扫地机器人会自动打扫厨房，整个过程不用你动手，全靠AI统一调度。

3. 统一的关键：MiMo大模型+海量硬件，数据驱动进化

小米能把数字AI和物理AI捏合到一起，核心靠的是MiMo大模型+人车家硬件生态的组合拳。MiMo大模型提供统一的“智商”，让不同设备之间能顺畅沟通；海量的硬件产品提供丰富的场景数据，让模型不断进化。

这种模式的优势特别明显——落地场景贴近普通人的生活。小米的手机、汽车、智能家居，都是老百姓日常能用得上的产品，AI的统一不是停留在实验室里，而是真真切切能提升用户体验。比如你用手机控制家里的所有设备，用汽车的智驾系统解放双手，这些都是实实在在的便利。而且小米的生态开放度高，很多第三方厂商都能接入米家生态，这让小米的硬件版图越来越大，数据也越来越丰富。

当然，这种模式也有挑战——统一进度依赖硬件迭代。小米的自动驾驶技术，和华为、特斯拉相比，还有一定的差距；手机的端侧算力，也不如华为的麒麟芯片。而且小米的生态链企业太多，不同设备之间的兼容问题，也是一个不小的麻烦。但不管怎么说，小米的这条路，是最接地气的路，也是最容易让普通用户感受到AI统一价值的路。

三、商汤：不造硬件只卖“大脑”，赋能行业的“技术供应商”

商汤做统一AI的思路，和华为、小米都不一样——它既不做手机，也不造汽车，而是走了一条**“算法平台赋能”**的路子。简单说，商汤就是AI界的“超级大脑供应商”，它的核心产品是日日新大模型和数字孪生平台，不管是车企、手机厂商还是机器人公司，只要买了商汤的“大脑”，就能快速拥有统一数字AI和物理AI的能力。商汤不做“手脚”，只做“大脑”，是行业里重要的“统一连接器”。

1. 数字AI侧：日日新大模型是“核心产品”，赋能第三方硬件

商汤的数字AI核心，是日日新多模态大模型。这是一个能处理文字、图片、视频、语音等多种数据的大模型，和华为的盘古、小米的MiMo相比，日日新模型的优势在于通用性强——它不是为某一款设备定制的，而是能适配各种硬件产品。

商汤把日日新模型部署在自己的SenseCore大装置上，这是一个能提供海量算力的云端平台。第三方厂商比如手机品牌、智能家居厂商，不用自己训练大模型，只要接入SenseCore平台，就能直接使用日日新模型的能力。比如某手机厂商想做AI修图功能，不用自己研发算法，直接接入商汤的平台，就能让手机拥有和商汤同款的修图能力；某智能家居厂商想做智能音箱，接入商汤的平台，就能让音箱拥有听懂复杂指令的能力。而且商汤还能根据厂商的需求，对模型进行定制化优化，比如针对手机端侧的算力，把模型做轻量化处理，让它在手机上跑得又快又省电。

除此之外，商汤还在做数字孪生和合成数据。数字孪生就是在虚拟世界里，构建一个和现实世界一模一样的模型；合成数据就是用AI生成的、和真实数据差不多的训练数据。这两个东西，能帮第三方厂商解决“数据不足”的痛点。比如某车企想训练自动驾驶模型，但缺少足够的路况数据，商汤就能用数字孪生平台，生成各种虚拟的路况场景，让车企的模型在虚拟世界里先练手；练得差不多了，再放到现实世界里测试。这种“虚拟训练+现实落地”的模式，能大大降低厂商的研发成本，加速产品上市。

2. 物理AI侧：绝影智驾和悟能平台，帮车企和机器人公司“干活”