小米机器人双夺CVPR与ICRA国际挑战赛总冠军

刚看到这条消息时，第一反应是惊讶：小米机器人团队在CVPR 2026和ICRA 2026这两个国际顶级学术会议同期举办的机器人专项挑战赛中，一举拿下了双冠军。没错，就是两个赛事的冠军，一次性全包揽了。

雷军在宣布时表示，小米机器人研发的长期目标，是让机器人真正走进物理世界，承担起现实场景中的实际任务。这话听起来不像宣传，更像是技术路线图上白纸黑字写着的下一步棋。

咱们先看CVPR 2026的那个RoboChallenge。小米这次派出的参赛方案，代号“my16”，基于自研的WAM世界动作模型。最终成绩是40.89%的任务成功率——这个数字看下来，在全场是独一份的，因为这场比赛里没有任何其他团队突破40%这条线。30项高难度真机实操任务，涵盖了双臂协同操作、柔性物体抓取、工具使用时的因果推理，还有跨平台系统适配。所有参赛模型都得连续完成十轮稳定性测试，这一整套下来，对模型在复杂动态环境下的通用泛化能力提出了严苛的要求。

“my16”用的那个架构，叫“S1/S2双系统架构”。说通俗点，就是在同一个模型里融合了长短期记忆机制和跨本体预训练策略，把大模型的认知理解能力、运动控制器的执行精度，还有记忆系统的持续稳定表现都揉在了一起。听起来有点玄乎，但基本原理不复杂——就是让机器人既看得懂指令、算得准动作，又能记住上下文、应对连续变化的场景。

再来看ICRA 2026那边的WBC大赛。这个比赛模拟的是真实商超环境，机器人要自主识别16大类、总共20种细分饮料品类，然后根据指令完成自主移动、调整姿态、单双臂协同抓取，最后把货品装车。整套流程走下来，环境感知、运动规划、精细操控，每个环节都在考核范围内。

小米团队最终拿到的分数是99.2，接近满分。整机作业成功率94%，全场唯一突破90%的团队，领先第二名整整10个百分点。基础类任务直接100%完成，高复杂度任务的稳定成功率也维持在90%左右。值得一提的是，这项技术依赖的底层架构和工业产线机器人落地的需求高度一致。换句话说，这些成果不仅仅是实验室里的分数，它的应用前景是很明确的。

最后补充一句背景：CVPR是IEEE主办的计算机视觉与模式识别领域最具影响力的学术会议，代表这个方向全球最高的研究水平；ICRA则是机器人学领域公认的旗舰级会议，权威性不用多说。能在同一年的两场顶级会议中夺冠，这个成绩的分量，业内人士应该都明白。