Аналитическая группа Института математических исследований сложных систем (ИМИСС) МГУ имени М.В. Ломоносова продолжает мониторинг ключевых мировых инициатив в области искусственного интеллекта. Особое внимание Института привлекла недавно открытая модель MiMo-Embodied компании Xiaomi – кросс-доменная foundation-модель, способная работать одновременно в двух принципиально разных физических средах: в задачах автономного вождения и «воплощённого» ИИ для роботов и других киберфизических систем.
Для университетского научного центра это не просто технологическая новость, а показатель смены технологического уровня: речь идёт о появлении класса систем, которые можно рассматривать как единый «мозг» для целого семейства машин – от автомобилей до гуманоидных или сервисных роботов.
1. MiMo-Embodied: первый открытый «единый мозг» для автомобилей и роботов
Согласно техническому отчёту на arXiv и официальному репозиторию Xiaomi, MiMo-Embodied описывается как cross-embodied foundation model, то есть базовая модель, изначально спроектированная для разных типов физических «тел».
Ключевые черты:
- Модель относится к классу vision–language-архитектур: на вход подаются изображения и видео с камер, данные лидаров и других сенсоров, а также текстовые инструкции; на выходе формируются описания сцены и команды высокого уровня – куда ехать, какие объекты учитывать, какие действия выполнять.
- Обучение ведётся на объединённом корпусе трёх типов данных: общие визуально-текстовые наборы (для базового понимания мира), специализированные embodied-датасеты по робототехнике и большие датасеты по автономному вождению (реальные и синтетические дорожные сцены с разметкой объектов и траекторий).
- В многократных тестах MiMo-Embodied демонстрирует state-of-the-art результаты одновременно на 17 бенчмарках «воплощённого» ИИ (планирование задач, affordance-моделирование, пространственное восприятие) и на 12 бенчмарках автономного вождения (восприятие окружения, предсказание поведения участников движения, планирование траектории).
Принципиально важно, что Xiaomi открывает не только статью, но и код и веса модели (в частности, вариант MiMo-Embodied-7B доступен на Hugging Face), что позволяет сторонним организациям запускать модель у себя, дообучать её под собственные платформы и детально изучать архитектурные решения.
С точки зрения ИМИСС МГУ, MiMo-Embodied можно рассматривать как универсальный управляющий слой, который:
- в одном и том же весовом пространстве «понимает» и дорожную сцену, и внутреннее помещение;
- может быть развёрнут поверх разных локальных контроллеров, отвечающих за приводы, движение и низкоуровневую стабилизацию;
- потенциально способен выступать «моделью, управляющей моделями» – высокоуровневым мозгом, координирующим работу более узких, специализированных алгоритмов.
Именно такая архитектурная роль делает MiMo-Embodied важной вехой для всего класса систем физического ИИ.
2. Универсальный физический ИИ — от модели для робота к модели для множества тел
До появления MiMo-Embodied развитие шло преимущественно по двум параллельным линиям:
- Автономное вождение – отдельные end-to-end-модели и специализированные стеки восприятия, предсказания и планирования для автомобилей.
- Embodied-ИИ и робототехника – модели, управляющие манипуляторами, мобильными платформами и гуманоидными роботами в помещениях и ограниченных пространствах.
MiMo-Embodied демонстрирует, что одна модель может служить управляющим центром сразу для нескольких физических доменов. Объединённое обучение на дорожных сценах и робототехнических задачах показывает не конкуренцию, а взаимное усиление: опыт решения сложных задач навигации в помещениях улучшает способность модели разбирать дорожные ситуации, и наоборот.
На практике это означает, что:
- один и тот же «мозг» может последовательно или параллельно управлять разнородными платформами – автомобилями, складскими и сервисными роботами, потенциально дронами и другими устройствами;
- под этим «мозгом» могут находиться различные локальные контуры управления – отдельные регуляторы движения, траекторные планировщики, системы стабилизации, которые сами могут быть реализованы в виде отдельных моделей;
- формируется архитектура, где единая foundation-модель координирует целый слой других алгоритмов и моделей, задавая общую политику поведения.
С научной точки зрения это переход от «модели для конкретного робота» к иерархическим системам управления, где верхний уровень – универсальный ИИ-контроллер, а нижние уровни – набор специализированных моделей и классических регуляторов.
3. MiMo-Embodied в ряду мировых инициатив «воплощённого» ИИ
Для корректной оценки значимости MiMo-Embodied важно сопоставить её с другими инициативами в сфере физических foundation-моделей.
RT-2 (Google DeepMind).
Модель RT-2 была одной из первых, кто продемонстрировал, что vision–language-модель, обученная на веб-данных, может быть дообучена для прямого управления роботом, переводя текстовые инструкции и изображение сцены непосредственно в действия. RT-2 относится к классу vision–language–action (VLA)-моделей и стала фактической точкой отсчёта для направления VLA. При этом она ориентирована прежде всего на робототехнические манипуляторы и остаётся закрытой.
Open X-Embodiment и RT-X / OpenVLA.
Консорциум Open X-Embodiment сформировал крупнейший открытый робототехнический датасет (более миллиона реальных траекторий на 22 типах роботов) и на его основе продемонстрировал модели RT-X и ряд открытых VLA (OpenVLA, Octo и др.), способных переносить навыки между разными роботами в рамках одного класса задач – главным образом манипуляции и простые мобильные действия.
GR00T N1 (NVIDIA).
В 2025 году NVIDIA представила GR00T N1 – foundation-модель для гуманоидных роботов, также относящуюся к классу VLA. Архитектура разделяет высокоуровневое видение и язык (System 2) и низкоуровневую генерацию действий (System 1), а обучение ведётся на смеси реальных траекторий, видеоданных и синтетических сценариев. GR00T N1 демонстрирует сильные результаты именно в гуманоидном сегменте, но не выходит за пределы робототехники.
GAIA-1 / GAIA-2 (Wayve).
Линия моделей GAIA британской компании Wayve, напротив, сосредоточена на генеративных мировых моделях для автономного вождения: системы GAIA-1 и GAIA-2 используют видео, текст и действия для генерации реалистичных дорожных сцен и предназначены прежде всего для симуляции и обучения автопилотов. Это важное направление, но оно не охватывает робототехнику и другие типы «воплощённых» агентов.
На этом фоне уникальность MiMo-Embodied заключается в следующем:
- модель изначально спроектирована как кросс-доменная, совмещающая автономное вождение и embodied-ИИ;
- она открыта – доступны статья, код и веса, что нетипично для индустриального игрока такого масштаба;
- она демонстрирует индустриальную ориентацию – MiMo-Embodied напрямую привязана к стратегическим продуктовым линиям Xiaomi (электромобили SU7 и направление бытовых/гуманоидных роботов), а не является сугубо академическим экспериментом.
Сопоставление с RT-2, Open X-Embodiment, GR00T N1 и GAIA позволяет заключить, что MiMo-Embodied отражает новый этап: переход к открытым, кросс-доменным foundation-моделям, потенциально способным управлять целыми парками разнородных устройств.
4. Научные и инженерные вызовы — безопасность, верификация, ответственность
Появление модели, которая в принципе может управлять разными классами робототехнических и транспортных систем, ставит ряд вопросов, напрямую относящихся к научной повестке ИМИСС МГУ.
4.1. Формальная верификация и устойчивость
Глубокие нейросетевые архитектуры подобного масштаба крайне сложно анализировать строгими математическими методами. Однако здесь ошибка модели непосредственно проявляется в физическом мире — в виде аварии автомобиля или некорректного поведения робота рядом с человеком.
Требуются:
- новые методы формальной верификации и валидации кросс-доменных контроллеров;
- теоретические оценки устойчивости и робастности в условиях шумов сенсоров, неполноты информации и редких событий;
- модели риска, учитывающие иерархический характер системы, где foundation-модель управляет набором других алгоритмов.
4.2. Защита от атак и отказов
MiMo-класса системы уязвимы к искажению входных данных (adversarial-воздействия, подмена видеопотока, ошибки лидаров), а также к злоупотреблениям текстовыми интерфейсами. На этом уровне необходимы:
- методы «вычислимого доверия» – технически и математически обоснованные механизмы контроля поведения модели;
- архитектуры, обеспечивающие контролируемую деградацию и безопасные режимы при отказах и аномалиях.
4.3. Правовой и этический контур
Одна и та же модель может встраиваться в автомобили, складские комплексы, промышленные и бытовые роботы. Возникает необходимость:
- разделить ответственность между разработчиком foundation-модели, интегратором системы и оператором;
- учесть требования международных рамок по этике ИИ и пограничных технологий (включая недавно принятую Рекомендацию ЮНЕСКО по этике нейротехнологий, задающую подходы к защите когнитивной сферы человека и управлению высокорисковыми технологиями).
5. Возможные направления исследований и подготовки кадров в МГУ и ИМИСС МГУ
С учётом задач Московского университета и компетенций ИМИСС МГУ, тематика MiMo-Embodied задаёт несколько очевидных стратегических направлений.
5.1. Научно-исследовательские треки
- Математические модели кросс-доменных систем управления.
Разработка формализмов, описывающих поведение foundation-моделей, управляющих семейством физических объектов, и их взаимодействие с нижними уровнями управления. - Онтологии и графы знаний физического мира.
Формирование машиночитаемых моделей дорожной, городской, складской и производственной среды, необходимых для объяснимого и управляемого использования подобных моделей. - Методы вычислимого доверия к физическому ИИ.
Критерии, метрики, протоколы испытаний и формальные методы, которые позволят включать foundation-модели в критически важные системы при контролируемом уровне риска.
5.2. Подготовка кадров
MiMo-Embodied наглядно показывает, какие компетенции будут востребованы:
- специалисты, сочетающие фундаментальное понимание механики, динамики и теории управления с владением методами глубокого обучения и VLA-архитектурами;
- эксперты по безопасности и верификации киберфизических систем, умеющие работать как с математическими моделями, так и с практическими стендами;
- инженеры и исследователи, способные проектировать сложные архитектуры «модель над моделями», где foundation-слой координирует локальные алгоритмы.
Эти задачи могут быть реализованы через межфакультетские курсы, магистерские и аспирантские программы, а также через исследовательские проекты, интегрирующие студентов в реальные прикладные задачи.
6. Заключение
Открытая модель MiMo-Embodied от Xiaomi – это не только инженерный шаг вперёд, но и индикатор формирования нового класса систем универсального физического ИИ. Единый «мозг», способный управлять автомобилями и роботами, причём в открытом формате, создаёт новые возможности и одновременно обостряет вопросы безопасности, верификации и научно-технологического суверенитета.
Для МГУ и ИМИСС МГУ такая инициатива – повод не для пассивного наблюдения, а для системного анализа и выработки собственных научных и образовательных траекторий в области воплощённого ИИ, киберфизических систем и вычислимого доверия. Аналитическая группа Института продолжит мониторинг и экспертную оценку мировых разработок, формируя предложения по исследовательским проектам, инфраструктурным решениям и подготовке кадров, необходимых для обеспечения долгосрочного научно-технологического развития России.
Справочно
- MiMo-Embodied: X-Embodied Foundation Model Technical Report. Официальный техотчёт Xiaomi на arXiv с описанием архитектуры, обучающего корпуса и результатов на 17 бенчмарках embodied-ИИ и 12 бенчмарках автономного вождения.(arXiv)
- GitHub-репозиторий MiMo-Embodied. Открытый код и ссылки на веса модели, включая MiMo-Embodied-7B.(GitHub)
- Аналитический материал Radensa AI «MiMo-Embodied от Xiaomi: единая модель для автономного вождения и “воплощённого” ИИ». Подробный обзор ключевых решений и их значения для индустрии.(ai.radensa.ru)
- Open X-Embodiment и RT-X. Консорциум, собравший крупнейший открытый датасет реальных робототехнических траекторий и продемонстрировавший кросс-«телесный» перенос навыков.(robotics-transformer-x.github.io)
- RT-2 (Google DeepMind). Закрытая VLA-модель, показавшая возможность переноса веб-знаний в робототехнический контроль.(Google DeepMind)
- GR00T N1 (NVIDIA). Открытая foundation-модель для гуманоидных роботов с двухсистемной архитектурой восприятия и действий.(NVIDIA Newsroom)
- GAIA-1 / GAIA-2 (Wayve). Генеративные мировые модели для автономного вождения, используемые для симуляции и обучения автопилотов.(arXiv)