小米开源首代机器人VLA大模型，80ms延迟刷新具身智能效率

小米开源首代机器人VLA大模型，80ms延迟刷新具身智能效率

在具身智能成为AI行业下一个核心叙事的节点，小米正式推出首款面向机器人的VLA大模型，并宣布全面开源。这款模型将推理延迟压缩至80ms，甚至消费级显卡RTX 4090即可流畅运行，试图打破当前具身机器人“秀得多、用得少”的行业困局，为落地生产生活场景提供新的技术支点。

刚过去的春节档，具身机器人成了各大晚会的“常客”——央视春晚上，多家企业的机器人轮番亮相，高难度舞蹈、协作动作刷屏社交媒体。从大厂密集布局到资本持续热捧，具身智能正快速接过AI大模型的“叙事接力棒”，成为科技行业最受瞩目的新赛道。

但热闹的表象下，具身机器人行业正站在一个尴尬的拐点：一边是大众因“看见”而对未来充满期待，各类翻爬、抓取等高难度演示视频不断刷新认知；另一边是从业者对“真实落地”的焦虑——当前多数具身机器人仍依赖人工辅助或单步遥操，缺乏自主决策能力，很难在工厂流水线、家庭服务等场景释放真实生产力。行业共识正在形成：具身机器人要成为真正的生产力，核心终究要落在“自主性”上，而低延迟的实时交互能力，正是实现自主性的关键前提。

小米VLA大模型的发布，正是瞄准了这一行业痛点。80ms的推理延迟是其核心亮点，这意味着机器人能近乎实时地根据环境反馈调整动作——在工厂分拣精密零件时，不会因延迟错过抓取时机；在家庭服务场景中，能流畅响应主人的连续指令。对比此前多数机器人模型动辄数百毫秒的延迟，VLA的丝滑体验直接填补了“演示动作”到“完成任务”的技术鸿沟。

更具行业冲击力的是，小米宣布VLA大模型全面开源，且支持消费级显卡运行。此前，具身机器人的核心技术大多掌握在少数大厂手中，中小企业与开发者面临技术门槛高、硬件成本贵的双重壁垒，很难在细分场景进行创新。而VLA模型仅需RTX 4090就能流畅运行，再加上开源的开放姿态，相当于为行业提供了一套“轻量化、易部署”的通用大脑，让更多参与者能基于此定制场景化解决方案——比如为快递分拣机器人优化抓取路径，为护理机器人开发更自然的交互逻辑。

有具身智能领域的研究者认为，小米的这一动作可能会重构行业生态。此前具身机器人的研发偏向“硬件堆料”，而VLA大模型将重心拉回“软件大脑”的实用化，低延迟+开源的组合，可能会引发行业从“炫技”到“落地”的转向。当低门槛、高响应的开源模型成为行业标配，具身机器人离走进工厂、家庭的未来，或许比想象中更近。

从AI大模型的“百模大战”到具身智能的“落地竞赛”，科技行业的叙事始终在“技术突破”与“价值实现”间寻找平衡。小米VLA大模型的出现，正是这种平衡的一次尝试——它没有追求极致的参数规模，而是聚焦于解决具身机器人落地的核心痛点，这种务实的技术路线，或许能为行业带来更持久的发展动力。