RoboticsXiaomiAIUMI

Xiaomi-Robotics-1 วงการหุ่นยนต์เพิ่งมี scaling law เป็นของตัวเอง

โดย Thank ThanedpolAugust 10, 2026 at 19:40 น.2 ครั้งที่เข้าชม

โดย Thanedpol Dechaduangsakul | เผยแพร่: 10 สิงหาคม 2569 | อ้างอิง: Xiaomi-Robotics

สรุปสาระสำคัญ

Xiaomi-Robotics-1 เทรนจากข้อมูลโลกจริงกว่า 100,000 ชั่วโมง ครอบคลุมกว่า 1,700 สถานการณ์
เรียนงานใหม่ (แพ็คของ เติมกระดาษปริ๊นเตอร์ เก็บผ้า) จากข้อมูลเฉลี่ยไม่ถึง 10 ชั่วโมง/งาน ได้ success rate 75% เกือบเท่าตัวของโมเดลเดิมที่เก่งที่สุด
ชนะอันดับ 1 ทั้ง 4 simulation benchmark (RoboCasa, RoboCasa365, VLABench, RoboDojo) สูงสุดที่ RoboDojo ชนะขาด 58.3%
Xiaomi เปิดโค้ดให้ดาวน์โหลดฟรีบน GitHub และ Hugging Face ตั้งแต่ 5 สิงหาคม 2026
ซีอีโอ Lei Jun ประกาศแผนเอาหุ่นยนต์เข้าโรงงานของ Xiaomi เองภายใน 5 ปี

Xiaomi-Robotics-1 คือ robot foundation model ที่ Xiaomi เปิดตัวเมื่อ 16 กรกฎาคม 2026 จุดขายคือใช้งานได้ทันทีแบบไม่ต้องฝึกเพิ่ม เพราะเทรนจากข้อมูลการเคลื่อนไหวในโลกจริงจำนวนมหาศาล ไม่ใช่แค่ในห้องแล็บ

Xiaomi-Robotics-1 เก่งแค่ไหน

โมเดลนี้ผ่านการทดสอบ 2 แบบ แบบแรกคือเรียนงานใหม่ที่ไม่เคยฝึกมาก่อนจากข้อมูลน้อยมาก แบบที่สองคือวัดกับ simulation benchmark มาตรฐานของวงการ ผลคือชนะที่ 1 ทั้ง 4 สนาม

Benchmark	Xiaomi-Robotics-1	อันดับ 2	ห่างกัน
RoboCasa	74.5	72.6	+2.6%
RoboCasa365	57.4	46.6	+23.2%
VLABench	59.1	53.2	+11.1%
RoboDojo	13.93	8.80	+58.3%

ทำไม Xiaomi ถึงเปิดโค้ดให้ใช้ฟรี

Xiaomi ปล่อยโค้ดและโมเดลของ Xiaomi-Robotics-1 ให้ดาวน์โหลดใช้ฟรี แทนที่จะเก็บไว้ขายเอง เพราะเป้าหมายไม่ใช่แค่ขายโมเดลตัวเดียว แต่คือการวางตัวเองเป็นมาตรฐานที่วงการหุ่นยนต์เลือกใช้เป็นฐาน เรื่องนี้เชื่อมกับแผนใหญ่กว่าของ Xiaomi เอง ซีอีโอ Lei Jun เพิ่งพูดต่อสาธารณะว่าหุ่นยนต์ humanoid จะเข้าไปทำงานในโรงงานของ Xiaomi เองภายใน 5 ปี และมองว่าตลาดหุ่นยนต์ในบ้านจะใหญ่กว่าโรงงานอีก

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

Xiaomi-Robotics-1 คืออะไร โมเดลสมองหุ่นยนต์ (robot foundation model) ของ Xiaomi เทรนจากข้อมูลโลกจริงกว่า 100,000 ชั่วโมง ใช้งานได้ทันทีโดยไม่ต้องฝึกเพิ่ม

Xiaomi-Robotics-1 ดาวน์โหลดได้ที่ไหน เปิดให้ใช้ฟรีบน GitHub, Hugging Face และ Modelscope

Xiaomi-Robotics-1 ต่างจากโมเดลหุ่นยนต์อื่นยังไง ใช้ข้อมูล UMI (embodiment-free) ขนาดใหญ่มากในขั้น pre-training ก่อนฝึกกับหุ่นยนต์จริงในขั้น post-training ทำให้ scaling ตามปริมาณข้อมูลได้แบบเดียวกับโมเดลภาษา

Xiaomi จะเอาหุ่นยนต์ไปใช้งานจริงเมื่อไหร่ ซีอีโอ Lei Jun บอกว่าโรงงานคือเป้าหมายใน 5 ปีข้างหน้า ส่วนตลาดหุ่นยนต์ในบ้านจะตามมาทีหลัง

แหล่งข้อมูล:

// อ่านต่อ

บทความที่เกี่ยวข้อง

AIRobotics

Unitree เปิดตัว Unitree As2-W หุ่นยนต์สี่ขาติดล้อ พิชิตทางลาด 45 องศา ลุยได้ทุกพื้นผิว

ปกติเราเห็นหุ่นยนต์สี่ขาเดินต้วมเตี้ยม เจอสิ่งกีดขวางก็หยุดหรืออ้อม แต่ Unitree As2-W เลือกจะติดล้อเข้าไปที่ข้อต่อ การผสมผสานนี้ทำให้มันวิ่งได้เร็วถึง 6 เมตรต่อวินาที แต่ก็ยังก้าวข้ามสิ่งกีดขวางสูง 80 เซนติเมตร หรือทางลาดชัน 45 องศาได้สบาย

อ่าน →

AIPhysical AI

อนาคตหุ่นยนต์เรียนรู้จากวิดีโอไม่พอ อาจต้องเพิ่ม Brain Waves มาเสริม Physical AI

ข้อจำกัดใหม่ของวงการหุ่นยนต์และ Physical AI ไม่ใช่เรื่องโครงสร้างโมเดลหรือฮาร์ดแวร์ แต่เป็นการขาดแคลนข้อมูลการเคลื่อนไหวในโลกความจริง การให้หุ่นยนต์ดูวิดีโอว่าคนทำงานยังไงนั้นไม่เพียงพอ Startup อย่าง Encord จึงร่วมมือกับ Zander Labs ใช้หมวกวัดคลื่นสมองและสายวัดสัญญาณกล้ามเนื้อเพื่อจับความตั้งใจ ความผิดพลาด และระดับความยากของมนุษย์ขณะทำงานจริง ข้อมูลเชิงลึกนี้มีค่ามากกว่าวิดีโอทั่วไป 100 เท่า แม้ต้นทุนการผลิตจะสูงกว่า 20 เท่า ก็ถือเป็นราคาที่คุ้มค่าและกำลังเปลี่ยนโมเดลธุรกิจของการสร้างหุ่นยนต์ไปอย่างสิ้นเชิง

อ่าน →

AIRobotics

เจาะลึกบ. หุ่นยนต์จีน ทั้งหมด 20 บริษัท มหาอำนาจด้านอุตสาหกรรมหุ่นยนต์โลกที่ใคร ๆ อยากซื้อ

หุ่นยนต์จีนที่ดังที่สุดอย่าง humanoid ทั้งโลกขายได้แค่ ~18,000 ตัวต่อปี แต่หุ่นดูดฝุ่น Roborock เจ้าเดียวขาย 982,000 เครื่องในไตรมาสเดียว เงินจริงกับข่าวดังอยู่คนละที่ ทั้ง 20 บริษัทเลยแบ่งเป็นสองโลกชัดๆ คือฝั่งที่ขายได้จริงวันนี้ (ดูดฝุ่น โดรน หุ่นเสิร์ฟ) กับฝั่ง humanoid ที่ทุนเทใส่เพื่อแย่งกันเป็นเจ้าของอนาคต

อ่าน →