샤오미가 공개한 Xiaomi-Robotics-1은 말하는 AI나 행사장용 데모가 아니다. 핵심 질문은 로봇 정책 모델도 언어 모델처럼 데이터와 모델 크기가 커질수록 예측 가능하게 좋아질 수 있느냐이다.
"Xiaomi-Robotics-1 is a ready-to-use robot foundation model trained on over 100K hours of real-world manipulation trajectories."
즉 실제 세계의 조작 궤적 10만 시간 이상으로 학습한, 바로 사용할 수 있는 로봇 기반 모델이라는 설명이다.
비싼 로봇 데이터를 우회하다
로봇 데이터는 사람, 장비, 현장, 유지보수가 필요해 비싸다. 샤오미는 특정 로봇 본체에 묶이지 않는 UMI 데이터로 이 병목을 줄이려 했다. 데이터는 가정, 상업 공간, 산업 현장, 야외 등 1,700개가 넘는 시나리오를 포함한다.
긴 궤적은 VLM으로 잘라 상태 변화 설명을 붙인다. 이후 후처리 학습은 이 일반 행동 표현을 실제 로봇 몸체와 자연어 지시에 맞춘다. 공식 페이지는 실제 가정에서 수집한 7,200시간 이상의 사내 로봇 데이터를 제시하고, 중국 보도는 전체 교차 본체 데이터가 약 1.1만 시간이라고 설명한다.
벤치마크는 강하지만 검증은 계속된다
공개 수치는 RoboCasa 74.5%, RoboCasa365 57.4%, VLABench 59.1%, RoboDojo 13.93%다. RoboCasa 기록에는 Atomic-Seen 80.2%, Composite-Seen 57.1%, Composite-Unseen 32.1%가 적혀 있으며, 평가자는 비공개 가중치와 코드에 접근했다.
새 작업 적응에서는 작업당 평균 10시간 미만의 시연으로 전체 성공률 75%, 40시간 미만으로 85%를 기록했다고 한다. pi0.5 기준선은 각각 40%, 53%였다.
다만 실제 제품화는 다른 시험이다. 장시간 작동, 하드웨어 내구성, 실패 복구, 가정 안전, 유지 비용은 공개 벤치마크만으로 판단하기 어렵다. GitHub에는 코드와 모델 가중치가 아직 공개 예정으로 표시되어 있고, RoboCasa 기록도 Open Source: no로 되어 있다.
출처: 智东西, Xiaomi Robotics 공식 페이지, CocoLoop, GitHub 프로젝트, RoboCasa Leaderboard, 財聯社. 10만 시간, 1,700개 이상 시나리오, 7,200시간 실제 로봇 데이터, 75%/85% 저데이터 적응, RoboCasa365 57.4% 및 RoboDojo 13.93% 성공률을 확인했다.