在人工智能领域，一项突破性成果引发广泛关注。MiMo-Embodied模型正式亮相，其宣称成为全球首个成功打通自动驾驶与具身智能两大领域的跨域基座模型，为通用具身智能的发展开辟了全新路径。
传统研究中，自动驾驶与具身智能往往被视为独立领域，各自聚焦特定任务与场景。自动驾驶主要解决车辆在开放道路环境中的感知、决策与控制问题，而具身智能则侧重于机器人等实体设备在复杂物理环境中的交互与适应能力。这种垂直领域的划分虽推动了技术专业化发展，但也限制了模型在跨场景、跨任务中的泛化能力。
MiMo-Embodied模型的创新之处在于，它突破了这种垂直领域的壁垒，实现了两大领域任务的统一建模。通过整合自动驾驶的场景理解能力与具身智能的交互操作能力，该模型能够在不同场景下灵活切换任务模式，既可应对道路驾驶中的动态变化，也能处理机器人操作中的精细动作。这种跨域协同能力标志着通用具身智能研究从“垂直领域专用”向“跨域能力协同”迈出了关键一步。
据相关技术团队介绍，MiMo-Embodied模型通过构建统一的表征空间，将自动驾驶中的道路元素、交通规则与具身智能中的物体属性、操作逻辑进行深度融合。这种融合不仅提升了模型对复杂环境的理解能力，还显著增强了其在跨任务场景中的适应性。例如，在模拟测试中，该模型既能准确识别道路上的行人与车辆，规划安全行驶路径，也能在家庭环境中操作工具、完成家务任务，展现出强大的跨域泛化潜力。
业内专家认为，MiMo-Embodied模型的推出为通用具身智能的发展提供了重要范式。它不仅推动了自动驾驶与具身智能的技术融合，也为未来智能机器人、自动驾驶汽车等设备的跨场景应用奠定了基础。随着技术的进一步优化，这一模型有望在物流、医疗、服务等多个领域引发变革，推动人工智能向更通用、更智能的方向演进。
