原字节跳动机器人一号位孔涛已于 2025 年夏天加盟小米，现任小米机器人基座模型团队负责人，并挂帅新成立的 " 具身智能与应用部 "。他携多位前字节骨干 " 整建制 " 迁入，使小米机器人事业部以约 200 人规模覆盖本体、小脑、大脑与操作系统全栈研发。据公开信息，小米机器人在自家汽车工厂的自攻螺母装配成功率已从 90.2% 提升至 98%，逼近熟练工人水平。

孔涛是谁？为何会成为字节机器人 " 一号位 "？

孔涛是清华大学计算机系博士，2019 年加入字节跳动，是字节首位专注机器人研究的员工。他几乎独自完成了字节机器人项目从 0 到 1 的历程，从一名实习生起步，搭建了近百人的机器人团队，并主导了 GR 系列生成式机器人模型的研发。在字节内部，他被称为机器人业务 " 一号位 "，这一身份本身就意味着极高的技术信任与组织资源倾斜。

字节的机器人业务最早可追溯到 AI Lab 体系下，算法基因浓厚。孔涛的角色更像 " 首席架构师 "，既要定方向，也要搭团队。2024 年 6 月，孔涛从字节离职，随后字节机器人团队经历人员调整。2025 年夏天，孔涛低调加入小米，这一消息直到近日才被广泛确认。

孔涛为什么离开字节跳动？

字节内部机器人战略优先级收缩，是孔涛离开的核心理由。随着字节整体战略调整，AI Lab 并入 Seed 团队，机器人业务在内部资源投入上出现收缩。据 21 财经报道，孔涛于 2024 年 6 月从字节离职，随后字节机器人团队也经历了人员调整，核心骨干流失。 [ 8 ] 对于一个从 0 到 1 搭建业务、又手握大模型技术方向的人来说，资源收缩意味着试验场变小。

更深层的原因在于结构性错配：字节的核心优势在算法和流量，硬件和产线并非其强项。而具身智能恰恰需要大量物理交互和场景数据，纯算法模式难以支撑。一位科技博主评论，" 字节的核心基因是算法和流量，硬件一直不是它的强项。" [ 1 ]

小米凭什么吸引孔涛 " 整建制 " 迁移？

小米给了孔涛完整的硬件落地闭环、极高的研发自主权，以及整个团队 " 打包迁移 " 的资源投入。

小米拥有成熟的手机、智能家居和汽车制造生态。机器人可以直接进入小米汽车工厂 " 实习 "，在真实产线上快速迭代。据公开信息，自攻螺母装配成功率已从 90.2% 提升至 98%。这种从实验室到产线的闭环，是纯算法公司难以短期复制的。

据界面新闻援引知情人士消息，孔涛带领的基座模型团队拥有独立办公地，保密级别拉满，小米高管集体在飞书开会时，孔涛甚至不用露脸。 [ 4 ] 小米内部新成立 " 具身智能与应用部 "，将 VLA 算法、机器人具身研发等多个团队统一交由孔涛指挥。这一授权力度，远超普通 " 技术专家 " 的岗位意义。

小米有 " 挖人 " 传统。从吉利挖来胡峥楠造车，从字节挖来罗福莉做 AI，再到挖来孔涛做机器人。这种通过顶级人才快速切入新赛道的策略，已被小米验证过多次。孔涛带来的不是单枪匹马，而是一批前字节老部下，这种 " 整建制 " 迁移在 AI 圈极其罕见，说明双方谈判不只是岗位，而是完整的业务单元。

孔涛加入后，小米机器人技术出现了哪些变化？

算法与硬件团队从 " 各自为战 " 转向 " 全栈协同 "，打通了 " 大脑 " 与 " 身体 " 的研发壁垒。

此前小米机器人事业部约 200 人，对本体、小脑、大脑和机器人操作系统均有研究，但资源分散，甚至不同部门重复预研同一个方向。孔涛挂帅后，统一管理基础模型、视觉算法、整机设计与场景落地，完成了从 " 软 " 到 " 硬 " 的组织重构。

据公开报道，今年 2 月和 7 月，小米机器人团队接连发布 Xiaomi-Robotics-0 和 Xiaomi-Robotics-1 两大模型。此前小米还开源了 47 亿参数的 VLA 大模型，据称能在消费级显卡上实现 30Hz 实时控制。这些技术动作都指向一个目标：让机器人在真实物理世界中理解并执行任务。

应用端的变化最为直观。小米机器人在汽车工厂 " 实习 "4 个月，自攻螺母装配成功率从 90.2% 提升至 98%，接近熟练工人水平。这一数据不仅验证了技术路线，也说明孔涛推动的 " 以产线验证算法 " 的思路正在见效。科技博主 " 极客教授 " 认为，小米把 " 大脑 " 和 " 身体 " 的研发壁垒彻底打通。 [ 3 ]

小米机器人能否复制小米汽车的成功？还需跨越哪些挑战？

有机会，但挑战比造车更大，关键在商业化场景尚未跑通。

小米汽车从无到有，靠的是供应链整合能力、量产经验和雷军的资源投入。机器人业务同样可以复制这一路径。但机器人与汽车不同，应用场景高度碎片化——工厂、家庭、仓库、商场，每个场景对动作精度、安全性和成本的要求差异巨大。目前行业尚未跑通一个大场景的大规模商业化闭环。

2026 年，人形机器人赛道已进入 " 交卷期 "。据公开报道，今年单季融资已突破 33 亿美元，全国超 150 家厂商入局。 [ 2 ] 竞争不再比拼样机演技，而是谁能真正进厂干活、控制成本、保证品控。小米的优势在于制造业生态和 C 端品牌，但机器人目前仍以 B 端生意为主，C 端渠道优势尚未完全发挥。

舆论场也有不同声音。有网友质疑 " 每做一个新业务就挖人，是不是有点过头了？" [ 11 ] 也有网友认为 " 小米起码有很多工厂，有非常多的应用场景，越来越实干 "。 [ 14 ] 这些争议指向同一个核心问题：小米机器人能否从 " 技术有亮点 " 走向 " 商业能盈利 "。

后续值得关注的重点包括：孔涛团队能否在半年到一年内推出更有说服力的产线数据；小米机器人何时进入家庭场景；以及 " 人车家全生态 " 能否真正成为机器人的分发入口。这些都将决定小米能否迎来外界常说的 3-5 年内人形机器人 "iPhone 时刻 "。

技术要点表

技术 / 产品	核心指标	应用场景	影响对象	限制条件	信息来源
GR 系列生成式机器人模型	字节时期主导研发	机器人行为生成	字节机器人团队→小米	未公开参数	公开报道
Xiaomi-Robotics-0/1	2026 年 2 月 /7 月发布	具身智能基座模型	小米机器人团队	未公开参数	公开报道
47 亿参数 VLA 大模型	消费级显卡 30Hz 实时控制	机器人视觉 - 语言 - 动作	开发者 / 研究机构	需开源社区验证	媒体报道
自攻螺母装配系统	成功率 90.2% → 98%	小米汽车工厂	产线工人 / 制造效率	仅单一场景	21 财经等

延伸观察：算法与制造的融合是具身智能赛道的胜负手

孔涛的流动，本质上是一场人才与产业资源的再匹配。字节代表着算法驱动，小米代表着制造与场景。当具身智能从实验室走向产线，拥有全栈硬件能力的公司正在获得更大竞争优势。

类似案例并不少见。在自动驾驶领域，Waymo 的算法优势曾一度领先，但最终在与特斯拉等拥有车辆硬件和制造能力公司的竞争中，不得不靠合作补足落地能力。在 AI 手机领域，苹果通过自研芯片与算法深度融合，建立起体验优势。具身智能同样遵循这一逻辑：算法可以追，工厂追不了。

对于从业者而言，孔涛的路径提供了选择判断依据：选择平台时，不应只看算法实力，更要看是否有真实的物理场景和数据闭环。对于投资者而言，小米的 " 挖人 + 全栈 " 模式，意味着短期内可能快速推出产品，但商业化验证仍需时间。

后续关注点：

孔涛团队是否会在明年发布新的基座模型；

小米汽车工厂的机器人上岗规模能否扩大；

小米机器人是否进入其他制造场景；

" 人车家全生态 " 中机器人如何与手机、汽车联动。

常见问题解答

孔涛为什么从字节跳动加入小米？

孔涛离开字节是因为字节 AI Lab 并入 Seed 团队后，机器人业务资源收缩。小米则提供了硬件落地场景、独立决策权和团队整体迁移条件。他于 2025 年夏天加入小米，担任机器人基座模型团队负责人和 " 具身智能与应用部 " 负责人。

小米机器人的核心技术进展如何？

小米机器人事业部约 200 人，覆盖本体、小脑、大脑和操作系统全栈。孔涛团队负责基座模型，统一管理 VLA 算法和具身硬件。最新成果包括 Xiaomi-Robotics-0/1 模型，以及 47 亿参数 VLA 大模型。产线验证方面，自攻螺母装配成功率从 90.2% 提升至 98%。

人形机器人何时能进入家庭？

目前尚无明确时间表。业内普遍认为先工厂后家庭是更现实的路径。小米正通过汽车工厂积累操作数据，后续可能落地家庭，但具体时间需以官方信息为准。

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