كشفت شركة شاومي عن نموذج أساسي جديد للروبوتات يحمل اسم Xiaomi-Robotics-1، والذي يمثل خطوة جوهرية في كسر حاجز ندرة البيانات الذي طالما عجزت عنه نماذج السياسات الروبوتية. ونظرا لأن تطور النماذج اللغوية والمرئية يعتمد بشكل أساسي على قوانين القياس التي تربط بين القدرة والبيانات وحوسبة الخوارزميات، فقد شكل نقص البيانات عالية الجودة عائقا رئيسيا أمام تقييد قدرات الروبوتات. واستجابة لهذا التحدي، قدمت شاومي منهجا تدريبيا ثنائي المرحلة يجمع بين التدريب المسبق الخالي من التجسيد المعتمد على مسارات محاكاة ضخمة، والتدريب اللاحق القائم على البيانات الحقيقية، مما يفتح آفاقا جديدة للتوسع في تدريب النماذج الروبوتية. اعتمد النموذج في مرحلته الأولى على معالجة 100,000 ساعة من المسارات غير المرتبطة بجسم محدد، موزعة على أكثر من 1,700 سيناريو يغطي المنازل والمحلات التجارية والمصانع والمساحات الخارجية. وتم تطوير نظام أتمتة ذكي لتقسيم هذه المسارات وتصنيف انتقالات حالة المشهد لغويا. بينما ركزت المرحلة الثانية على مواءمة النموذج مع أجسام الروبوتات الفعلية وقدرات اتباع التعليمات، بالاستعانة بنحو 7,200 ساعة من البيانات الحقيقية المجمعة في بيئات منزلية، بالإضافة إلى مجموعات بيانات مفتوحة المصدر مرشحة ومعالجة بعناية. أظهرت النتائج أن Xiaomi-Robotics-1 يتميز بكفاءة استثنائية في التعلم السريع للمهام الجديدة، حيث يتمكن من إتقان مهام معقدة مثل ترتيب الهواتف، تعبئة الطابعات، غسل الملابس، وجمع الصناديق، بمتوسط عشر ساعات فقط من البيانات لكل مهمة، ليحقق معدل نجاح كلي يبلغ 75 في المئة، وهو ضعف معدل النجاح الذي تحققه النماذج المرجعية السابقة عند نفس الميزانية، ويصل إلى 85 في المئة برفع الميزانية إلى أربعين ساعة. كما تجاوز النموذج جميع القواعد القياسية في أربع منصات محاكاة روبوتية رائدة، مسجلا نتائج قياسية على منصات RoboCasa وVLA-Bench وRoboDojo، بزيادات ملحوظة عن المنافسين المباشرين. يأتي هذا التطوير كنتيجة لجهود بحثية مشتركة ضمن مختبرات شاومي للروبوتات، وينشر في أوراق بحثية رسمية بصيغة 2026، مؤكدا تحول نموذج اللغات المرئية والحركية نحو مرحلة قابلة للتوسع الحقيقي. وتؤكد شاومي أن هذا الإجراء ليس مجرد تحسين خوارزمي، بل يمثل منصة أساسية قابلة للتكيف السريع مع التطبيقات الصناعية والخدمية المستقبلية، مما يضع حجر الزاوية لتجاوز الفجوة الحالية بين المحاكاة والواقع في مجال الذكاء الروبوتي.