小米近日推出“全屋智能AI开源方案”Xiaomi Miloco 2.0，标志着智能家居从单一指令响应向主动理解家庭习惯的跨越。该方案以自研MiMo大模型为核心，在原有Miloco 1.0基础上升级了交互逻辑、功能模块与记忆系统，通过Agent插件形式兼容macOS、Linux及Windows平台，为全屋智能设备提供底层支持。
传统智能家居依赖预设规则运行，例如定时开关灯或响应语音指令，但无法动态适应家庭成员的个性化需求。Miloco 2.0首次引入家庭记忆AI系统，通过持续观察家庭成员的身份、偏好、作息等数据，构建以“家”为单位的长期记忆库。系统每日凌晨自动分析行为模式，将高频出现的动作转化为个性化服务方案——例如根据成员晚归记录推送加班关怀，或根据季节变化调整空调温度偏好。
为实现精准感知，小米将米家摄像头升级为全模态感知入口，结合麦克风阵列与设备数据，通过多维度信息交叉验证识别家庭成员。当系统无法立即确认身份时，会将对象暂时归类至“陌生人池”，待用户确认后完成信息登记。这种设计既保障了隐私安全，又避免了因识别错误导致的服务偏差。
技术层面，Miloco 2.0的突破在于解决了大模型在物理场景中的落地难题。此前，AI大模型的应用多局限于屏幕交互的虚拟环境，而家庭场景需要持续感知真实空间的变化——从识别成员面部特征到理解行为意图，再到联动实体设备完成服务闭环。家庭记忆系统的引入，使大模型得以突破“一次性问答”的局限，真正融入日常生活的动态流程中。
该方案的开源特性进一步降低了开发门槛，第三方厂商可基于Miloco 2.0构建个性化应用。例如，安防企业能通过记忆系统优化陌生人预警逻辑，健康管理类设备可结合作息数据提供睡眠建议。这种开放生态或将推动智能家居从“设备联动”向“场景共生”演进，为物理世界与数字世界的融合提供新范式。
