这两年，全球 AI 竞争的逻辑正在发生变化——从技术探索期进入应用兑现期。

前两年还在比拼谁参数更猛、模型更大，如今风向已然转向：谁能把 AI 真正落地，谁才拥有真正的竞争力。

在这一轮比拼中，中国凭借庞大场景、真实数据密度与完整硬件生态，开始具备领跑条件。

这一幕，在今年 MWC 的展区现场被直接印证，与其说是国际展会，不如说更像是中国 AI 的一次集中登台。

在这一众身位领先的选手中，小米展现出的「AI 浓度」高得有那么亿点点离谱——

此次，小米将 AI 赋能的「人车家全生态」首次亮相海外，从手机到汽车再到智能家居，AI 贯穿生活动线，在真实环境中形成协同运转。

不仅现场体验十分吸睛，行业人士打卡、主流媒体持续关注，也让这一探索成为本届展会最具讨论度的 AI 样本之一。

跻身全球开源大模型第一梯队的 AI 能力，叠加 10 亿级人车家终端生态规模，让 AI 走出屏幕，在现实世界落地。

当全球 AI 竞争进入拼落地的下半场，人与现实世界的交互正在被重新定义。

在全球 AI 竞争格局重塑中，中国 AI 已经走在世界前列。

AI 终极战场：从屏幕内走向现实空间

大家应该都深有感受，从 2025 年到 2026 年初，整个 AI 行业可以说被参数、多模态、智能体卷到「飞起」。

上个月 OpenClaw 一个横空出世，更是把大家对于 AI 的想象力狠狠往前推了一把——

很难不承认，我们认知里那个只会回答问题的 AI，竟然能够自主执行并做决策了。

于是名场面也来得飞快：这边你部署你的龙虾，那边我部署我的龙虾，发 Gmail 邮件、接文档、配置 skills 各种玩法整起～

香是真香，但很难忽略的一个事实是——

AI 确实能做执行，但无论怎么执行，其活动半径也很难离开单一设备和赛博环境。

让它写网页、跑脚本、做网站，没问题，但要让它走出屏幕，去干点物理世界里的实在活儿，立刻难度飙升。

这其实也是 LeCun 这几年一直反复强调的事情：当前 AI 最缺失的能力之一，就是对物理世界的理解。

AI 的终极战场，不只是更聪明地生成内容，而是让 AI 进入真实空间：持续感知环境变化、即时做出判断，并作用于具体设备，也就是所谓的「空间智能」。

但要做到这一步并不轻松：既要硬件具备稳定的感知与执行能力，又要生态能够承接场景理解与协同调度，只有当硬件 + 生态真正形成成熟的闭环，AI 才有机会稳稳融入真实生活场景。

难归难，但，局面也并非无解。

当有玩家同时具备顶尖 AI 能力与庞大生态体系时，推进路径自然会出现新的可能。

在今年的 MWC 展会上，小米给了一个非常直观的答案，将强大 AI 技术与生态能力融入「人车家全生态」。

展会现场，小米不仅展示了搭载全新 HyperAI 系统的智能手机、配备小爱语音助手的智能汽车等 AI 产品，还在海外首次亮相了由 Xiaomi MiMo 自研大模型驱动的「全屋智能系统」——Miloco。

Miloco 在交互、感知、生态与安全层面形成协同能力，为家庭建立统一决策中枢。

使智能家居不仅具备画面理解能力、全屋视觉问答能力，同时还具备规则驱动的智能触发能力——

举个栗子，过去我们看书时开启台灯依赖手动操作或语音指令，而现在只需预设读书开灯规则，Miloco 就能自动识别阅读行为，并自动触发灯光开启：

此外，基于小米强大的硬件生态，Miloco 还拥有出色的多设备协同能力。

在今年的 MWC 现场，Miloco 就当场露了一手，能根据人的状态自动调节灯光，用户正常看电视、看书、刷手机，Miloco 会对应场景切换不同光源，整个过程无需人为干预，人几乎感知不到它的存在。

但说到底，智能家居真正的价值，除了开灯关灯这种小事外，还有那些你明明看见了，却懒得动的日常小麻烦。

比如——扫地，在 MWC 现场，Miloco 识别到地面有垃圾后，还没等主人开口施令，Miloco 就直接把扫地机器人叫起来扫地了。

△小米卢伟冰直播

从全域环境精准感知，到用户潜在意图深度理解，再到多设备协同高效执行。

全屋智能首次实现看见—思考—行动的全链路贯通，让智能家居更聪明、更主动、也更安全。

顶尖 AI 能力 +10 亿级人车家全生态，小米推动 AI 走进物理世界

Miloco 在 MWC 的海外首秀被追捧，其实已经把一个行业真相摊在台面上——

当 AI 开始走进物理世界帮我们实实在在干活，AI 带来的变化会从「概念演示」直接变成「体感差异」，用户能在同一条动线里感受到：手机给出意图、车接住任务、家里完成执行。

这种能被切身感知、在真实场景中顺畅运转的变化，在今年 MWC 小米展区持续升温的现场热度中得到真实印证。

而推动AI 走进物理世界的关键变量，恰恰落在小米长期积累下来的两件事上——

顶尖 AI 能力与 10 亿级人车家全生态。

△图片由 AI 生成

在技术层面，小米 MiMo 本身就拥有全球开源大模型第一梯队的极夯实力，这为 AI 能作用于现实环境提供了坚实的神经中枢。

从 2024 年入局基座大模型，到 2025 年陆续推出语言、多模态、语音、具身等方向模型并持续开源，小米 MiMo 逐步完成了从「单点能力」到「体系化能力」的搭建。

第一代 MiMo 重点在打基础。

MiMo-7B 提升推理能力，MiMo-VL-7B 让视觉理解走向实用，MiMo-Audio 补齐语音能力， MiMo-Embodied 打通具身场景。

当技术底座足够夯实，国际测评中的表现自然会给出相应反馈——

在数学推理（AIME 24-25）与代码竞赛（LiveCodeBench v5）中，MiMo 仅以 7B 规模，超越 OpenAI 闭源推理模型 o1-mini，展现出对标乃至领先全球主流模型的实力：

而到了第二阶段，MiMo 直接把重心砸向效率和开源。

去年 12 月，Xiaomi MiMo-V2-Flash 开源后，在多项权威综合评测中取得优异成绩，跻身全球开源第一梯队。

而今年 2 月推出的混合稀疏注意力架构 HySparse，则标志着大模型在「能不能算」向「算不算得起」的关键转变中迈出重要一步。

当模型具备足够强的底层能力，AI 就能走出云端，成为跨设备协同的大脑中枢，也因此有了真正可落地现实环境的技术基础。

△图片由 AI 生成

除了底层模型能力之外，决定 AI 能否进入现实物理空间的，还有——生态壁垒。

过去几年，AI 行业已经进入一个新阶段，模型本身的能力正在趋近同质化，推理、多模态、智能体持续进化，但 AI 在「能理解」与「能行动」之间仍存在一道很深的门槛。

换句话说就是—— AI 要想走出屏幕，涉及的不仅仅是算力问题，还需要有具备承接能力的硬件生态。

而这正是小米这些年持续深耕的方向。

过去近十年，小米持续将 AI 嵌入手机、家电、可穿戴与出行终端，让设备从功能工具，逐渐成为智能能力的承载点。

当庞大的硬件规模构成生态协同的物理基础，不同终端的能力得以串联，AI 也因此具备进入现实场景运行的条件，硬件生态规模随之成为关键变量——

截至 2025 年第三季度，小米全球手机月活跃用户超过 7.4 亿，IoT 连接设备突破10 亿规模，共计覆盖200余个产品品类，触达95%的日常生活场景，由此托起了全球最大的消费级硬件平台，并推动企业向 AI 驱动的人车家生态持续演进。

人车家生态能够逐步形成闭环，背后同样有一条长期投入的支撑线在持续发力：研发。

2025 年，小米投入约 75 亿元用于 AI 研发，占全年总研发预算的四分之一，未来五年研发投入计划至少达到 2000 亿元，核心方向之一便指向模型能力与终端网络的深度融合。

与此同时，一个清晰可见的趋势正在形成，AI 竞争的焦点，正从单点能力比拼转向体系能力的落地建设，而这一变化，已在小米的实际布局中逐步显现——

目前，AI 能力已深度融入小米手机、汽车、新零售与智能制造等核心体系，并在终端网络中形成规模化沉淀。

围绕个人生活、家庭空间与出行场景，小米正加速成为一家 AI 赋能的「人车家全生态」公司，让智能体验在不同场景之间自然流动、持续衔接。

Miloco 所展现出的强大的物理世界跨设备协同能力，正是小米顶尖 AI 能力 +10 亿级人车家全生态长期积累的体现。

模型负责理解与决策，硬件生态承担感知与执行，10 亿级人车家生态提供场景连接，三者协同，才让智能具备在真实空间中持续运行的可能。

当技术体系与设备网络形成合力，AI 形态也随之变化，从单点能力进化为系统能力。

以技术为中枢、以生态为载体，逐步从屏幕延伸至物理世界，形成可持续运行的现实路径。

空间智能全球竞速，小米率先占位

过去十年，全球 AI 竞争几乎围绕着同一条主线展开——模型能力。

参数规模、推理深度、生成质量，这些可被量化的指标，一直被视作技术跃迁最直接的刻度，也长期占据行业叙事的中心。

一边是 OpenAI、谷歌、Anthropic 等海外巨头的群雄逐鹿。

OpenAI 不断迭代 ChatGPT 模型能力，推动全模态融合与复杂任务执行能力；谷歌以 Gemini 构建多模态优势，并逐步强化推理与记忆能力，与自身生态深度联动。

另一边，这几年国内百模大战同样打得如火如荼，各路玩家模型能力持续推进，模型迭代密度不断上升。

△图片由 AI 生成

但狂热竞赛背后，模型能力已逐渐触达阶段性上限，单纯比拼单点性能的意义越来越小，边际提升的投入成本更是水涨船高。

于是，一种更深层的分野正在出现：

全球 AI 竞争的焦点，正从智能体「能做什么」，延伸到能否在「现实世界」真正发挥作用。

在这条路径上，中国 AI 展现出更早贴近真实场景的优势——

庞大的市场体量、持续生成的真实数据，以及移动互联网、智能终端的长期积累，共同构建起 AI 进入物理空间的现实基础，让由场景牵引技术的发展路径具备先发土壤。

这两年，中国 AI 走进生活的方式，越来越具体可感。

在自动驾驶领域，我国高阶智驾车辆规模已进入百万级，AI 也逐步融入城市交通治理等真实的生活系统。

在传统产业升级中，我国 AI 这些年也开始进入能源电力、轨道交通、建材等多个行业，形成上千个实际应用场景。

今年春节，这种落地趋势更进一步延伸进日常生活——

从点奶茶到和 AI 打视频，大模型开始处理各类生活琐碎事务，成为贴近现实的生活助手。

今年 MWC 现场所呈现出的变化，正是这一方向的集中体现。

越来越多中国厂商的 AI 能力开始跨越设备边界，推动应用真正落地，让模型能力从参数指标转化为可感知的现实体验。

在这一过程中，小米成为一个具有代表性的样本。

多年积累下来的技术与生态能力，让 AI 开始作用于生活的各种小事中去，在不同终端之间实现流动，在真实使用中持续发挥作用。

当很多玩家还停留在单一场景的尝试阶段，小米已经搭起了覆盖个人、家庭和出行的终端体系。

让 AI 可以在不同空间之间自然衔接，在生活场景中持续运行。

当这套体系逐渐成型，AI 进入物理世界就具备了规模化落地的条件，技术开始融入生活结构，成为长期存在的一部分。

而在这一时间点上，小米已经凭借生态规模与硬件能力，率先走在全球行业的前列。

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