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小米发布首个大模型驱动智能家居解决方案Miloco,开启智能家居新纪元

据智东西11月14日消息,小米近日正式推出了其首个“大模型+智能家居”解决方案Xiaomi Miloco,全称为Xiaomi Local Copilot(小米本地协同智能助手),标志着智能家居领域迈入新阶段。

小米发布首个大模型驱动智能家居解决方案Miloco,开启智能家居新纪元 小米Miloco  智能家居 大模型 视觉语言模型 第1张

Miloco的GitHub页面已公开,地址为:https://github.com/XiaoMi/xiaomi-miloco,展示了开源框架的详细信息。

该方案以米家摄像头作为视觉信息源,以自研大语言模型MiMo-VL-Miloco-7B为核心引擎,能够连接家中所有物联网(IoT)设备,并面向全球开发者开源。MiMo-VL-Miloco-7B模型基于小米4月发布的MiMo模型优化而来,而此前加入小米的“天才少女”罗福莉正专注于MiMo模型团队的研发工作。

这被视为智能家居行业的“ChatGPT时刻”,小米AIoT平台截至今年6月已连接的IoT设备数(不含智能手机、平板及笔记本计算机)突破9.89亿台,海量米家摄像头、小爱音箱、台灯等设备有望集成大模型能力。

从小米公布的Miloco界面来看,主视觉呈现一个类似于ChatGPT的聊天对话框,左侧导航栏包含智能家居设备管理选项,如AI中心、模型管理、MCP服务、设备管理等;“相机设备”单独成栏,展示智能摄像头录制的视频流。

小米发布首个大模型驱动智能家居解决方案Miloco,开启智能家居新纪元 小米Miloco  智能家居 大模型 视觉语言模型 第2张

Miloco界面预览图

基于Miloco的设计理念,用户可通过自然语言与智能家居系统交互,借助大模型推理自动执行家庭场景中的多样化任务和规则设置。

Miloco将自研大模型能力部署到家庭边缘设备,结合米家摄像机的实时视觉数据提供“AI大脑”支持。具体而言,Miloco具备以下四大特性:

1、全新交互范式:依托大语言模型技术,支持通过自然语言交互实现规则配置和复杂设备控制命令。

2、视觉数据创新应用:利用摄像头数据流作为感知输入源,大语言模型可分析视觉数据中的家庭场景事件,以响应用户查询需求。

3、设备端大语言模型:家庭场景任务分为规划与视觉理解两阶段。采用小米自研设备端模型,实现端侧视频理解,确保家庭隐私与安全。

4、米家生态整合:无缝连接米家生态,支持检索和执行米家设备与场景,并可发送定制内容推送米家通知。

Miloco还通过标准化MCP协议封装,实现了米家生态与全球最大开源智能家居社区Home Assistant生态的互联,同时开放第三方IoT平台接入能力

从项目公布的软硬件需求看,部署Miloco硬件要求较为亲民,仅需硬件搭载x64架构,图形处理器为英伟达30系列及以上,存储容量16GB以上即可。

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Miloco部署的软硬件要求明细

据悉,Miloco的全屋智能差异化体验,得益于Xiaomi MiMo-VL-Miloco-7B端侧视觉语言大模型“硬件-能力-应用-用户”四层完整架构的协同支撑。

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Miloco的四层架构示意图

MiMo-VL-Miloco-7B模型首次亮相,它基于小米自研MiMo-VL-7B大模型优化构建,凭借视觉-语言融合能力,赋予家庭摄像头“理解画面”的感知力。

MiMo-VL-7B是小米在今年4月开源的首个推理大模型Xiaomi MiMo经强化训练而成,在数学推理(AIME 24-25)和代码竞赛(LiveCodeBench v5)公开测评集上,仅用7B参数量,得分超过了OpenAI的闭源推理模型o1-mini和阿里Qwen开源推理模型Qwen-32B-Preview。(《小米首个推理大模型突然开源!股价上涨近5%》)

MiMo是小米大模型Core团队的初步尝试,该团队实力雄厚。此前11月12日,原DeepSeek核心成员、被业内称为“天才少女”的罗福莉在朋友圈正式官宣加盟Xiaomi MiMo团队。(《雷军挖来前DeepSeek大将!大模型团队40人合影曝光,疑进军具身智能》)

本次,Miloco项目在致谢中提及了zhaoy、yangyongjie等九位Miloco原团队成员,并鸣谢了提供推理后端功能的llama.cpp开源项目。

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结语:智能家居或迎“ChatGPT时刻”,巨头竞争日趋激烈

大模型正加速渗透智能家居场景。此前,百度宣布数千万台小度已售设备免费升级超能小度;如今,小米推出Miloco,彰显大模型在智能家居形态落地的新突破。

在小米的愿景中,Miloco有望大幅简化传统智能家居“机械繁琐”的交互流程。传统智能家居的体验瓶颈或将被打破,克服“规则预设固化”与“生态协同不足”的双重限制。

技术升级体验的同时,数据隐私问题备受关注。小米强调其方案坚持“隐私安全优先”原则,所有视觉数据在家庭端侧完成计算,不向外部服务器传输,从技术层面保障“家庭隐私不外流”,缓解用户对数据安全的担忧。