在小米近期举办的投资者日活动上，小米集团副总裁、技术委员会主席屈恒围绕“Agent范式重塑小米与人车家全生态”主题发表演讲，透露了小米在人工智能领域的多项战略布局与关键进展。
屈恒宣布，未来三年小米将在AI领域投入超过600亿元，且该数字仅为保底预算，实际投入可能更高。他强调，小米已构建起覆盖基建层、数据层、模型层、框架层和生态层的全栈AI能力，这些能力将同时服务于人车家生态的重塑与企业效率的提升。
在基座大模型方面，小米自研的MiMo系列表现亮眼。据博主总结，MiMo开启收费模式后用户留存率超35%，且当前比例仍在上升；收费计划中Pro/Max版本收入占比超过50%。最新发布的MiMo v2.5在AA智能与Agent指数评测中位列全球开源大模型榜首，即将开源的该版本可适配国内几乎所有芯片。值得关注的是，大模型研发团队平均年龄仅25岁，其中60%成员来自清华、北大，博士占比达55%。
智能驾驶领域，小米智驾系统XLA采用开源跨域具身基座模型Xiaomi MiMo-Embodied，凸显基座能力对自动驾驶技术的重要性。具身智能方面，首代机器人VLA大模型Xiaomi-Robotics-0仅用6个月即完成开发，该模型可横跨家庭与工业场景，目前正积累高质量具身数据，目标达到十万小时规模。实验显示，基于20小时数据的极低训练成本，机器人已能掌握耳机收纳等复杂动作。小米预测，机器人的GPT3时刻将在1-2年内到来。
芯片与AI的协同发展也是重点方向。小米持续强化模型与端侧芯片的双自研优势，通过软硬一体优化提升AI应用效能。在Agent全场景化布局中，测试版Miclaw未来将与小爱同学深度融合，并扩展至平板、笔记本、音箱等设备。智能座舱Agent已启动升级，具备自主思考、决策和工具调用能力。Miclaw还将赋能家庭机器人Miloco，通过多模态感知与家庭记忆功能提升交互体验。小米计划构建贯通全域设备的中枢系统，实现记忆共享、跨端调度与主动智能服务。
企业效率提升方面，小米计划通过Agent技术实现整体效率500%的增长。具体场景包括产品开发（生成Demo）、研发流程（代码编写与协作优化）以及商业模式变革等。公司正面向全业务流程构建企业级Context系统，通过“个人虾”与“岗位虾”等工具深度赋能核心业务场景。
此前，小米代号为“Hunter Alpha”的神秘模型曾在全球最大API聚合平台OpenRouter引发关注，一度登顶大模型调用榜。3月，小米正式认领该模型并推出MiMo-V2系列。4月23日，Xiaomi MiMo-V2.5系列模型开启公测，新版本在推理能力、Agent稳定性、上下文长度、指令理解及全模态感知等方面实现显著提升。
