当我们走进今年的巴塞罗那Fira Gran Via，会发现一个明确无误的事实：AI是当下最密集、最醒目的主题。MWC（世界移动通信大会）将2026年的主题定为“The IQ Era”，直指智能时代。从运营商、终端厂商到芯片与云服务公司，几乎所有展商都在用更具体的方式诠释AI——更强的端侧算力、更快的实时翻译、更聪明的影像处理，以及更接近真人助理的交互形态。
在这场以AI为核心的浪潮中，小米将自己的展台主题定为“The New Wave of AI”。他们用一种更贴近真实生活动线的逻辑来组织所有展示：AI Today（聚焦于掌中设备的智能）和 AI Tomorrow（延伸到出行与家庭空间的智能）。从搭载系统级人工智能能力的 HyperAI、实现跨设备协同的HyperConnect的小米17系列，到在纽北赛道创下纪录的SU7 Ultra所代表的出行智能空间，再到由自研基座大模型MiMo驱动的家庭场景探索——整个展台所强调的，是一条从手机到车，再到家的连续智能体验。
这样的布局，让小米既与同行们共享着相似的展示逻辑，也清晰地划出了一条属于自己的路径。
相似之处在于，小米同样展示了硬件、系统与AI能力的组合拳，让参观者亲眼看到AI如何提升影像质量、打破语言壁垒、激发创作灵感并提升连接效率。而不同之处在于，当许多厂商仍以单品硬件或孤立的聊天机器人来勾勒AI的边界时，小米展示的，是一种新时代AI规模化运行的可能范式——即AI、硬件与庞大生态的深度融合。
截至目前，小米的“人车家全生态”已连接超过10亿台设备，覆盖200多个产品品类，触达95%的日常生活场景，其手机全球月活跃用户更是超过了7.4亿。
在小米集团合伙人、总裁卢伟冰看来，AI的上半场比拼的是模型参数与算力，而下半场的决胜关键在于如何将模型能力与具体的生活场景深度结合。而这，恰恰是小米长期积累的优势所在：把AI从抽象的代码和屏幕中“带”出来，放进手机、汽车和家庭的真实物理空间里。“让AI从虚拟世界走向物理世界，这是小米最大的优势。”
AI竞争的下半场：焦点已变
回顾过去三年的AI浪潮，上半场的竞争关键词高度一致：模型参数、训练成本、推理速度、评测榜单。谁的模型更大，谁的算力更强，谁在排行榜上名列前茅，就似乎掌握了话语权。从GPT系列到各类开源模型的涌现，技术突破构成了这一阶段最激动人心的叙事。
但讨论的重心，已经开始悄然转移。
今年的MWC让这个信号变得更加明确。当模型本身的智能水平逐渐逼近某个“天花板”，各家能力的差距不断收敛时，竞争的焦点自然转向：这些强大的能力，是否能够真正进入并改变我们的日常场景？
进入下半场，三重转变正在同步发生：
- 跨设备连续性：AI能否跨设备使用？在手机上表现优异的功能，如果不能无缝延伸到平板、电脑、车机和家庭设备，体验就会被粗暴地割裂。今天的用户早已不再局限于单一屏幕，而是在多个终端之间流动。AI能否在不同设备间无缝延续，成为检验其成熟度的重要标尺。
- 真实场景理解力：AI能否理解真实的物理世界？从文本对话到图像识别，再到环境感知，如果AI只停留在“输入-输出”的层面，很难真正重塑生活方式。真正有意义的进展，是能够综合摄像头、各类传感器与用户行为数据，对环境做出准确判断，并主动提供响应与服务。
- 全天候连续陪伴：AI能否实现连续陪伴？它不再是一次性的工具调用，而需要在用户一天的生活动线中持续存在——从清晨在手机端查看日程，到通勤途中的车内交互，再到回家后的智能家居联动。体验是否连贯，智能是否时刻在线，变得至关重要。
这样的行业转向，无疑会将中国科技企业的固有优势无限放大。作为全球最大的移动互联网市场，中国拥有成熟的数字支付与商业闭环、极高的智能终端普及率，以及海量、高度活跃的用户数据。在这种环境下，中国的AI厂商更容易在真实、复杂的场景中反复打磨和验证产品。
在这场转变中，一批中国科技公司已经跑在了前面，并形成了各自清晰的落地路径：阿里依托其庞大的商业与云生态推进AI落地；字节跳动围绕内容生产与分发体系深度应用AI；腾讯则将智能能力嵌入其社交与协作场景。而小米选择的，则是另一条路线——依托“人车家全生态”，把AI装进手机、汽车与家庭设备，让智能真正落在生活的每一个物理角落。
前几者的探索更偏向于数字世界的延伸与增强，而小米的路径，则更接近于从物理世界出发：手机、汽车、家居设备，恰好构成了一个连续且完整的现实生活轨迹。
从终端到生活：小米的三位一体策略
在全球AI的竞争格局中，小米并非依靠单一爆款模型一鸣惊人，而是选择了一条将模型能力、硬件规模与场景经验长期积累相结合的路径，构建了一条从底层技术到终端产品，再到日常生活的完整链条。
这条链条的起点，是模型能力的自主搭建。
2024年，小米正式进军基座大模型领域。到了2025年，MiMo系列的语言模型、多模态模型、语音模型、具身智能模型陆续发布并开源；2026年2月，小米推出了面向Agent时代的混合稀疏注意力架构HySparse，旨在效率与成本之间寻找新的平衡点。随着Xiaomi MiMo-V2-Flash等版本在多项综合评测中跻身全球开源第一梯队，小米不再仅仅是应用层的玩家，而是具备了坚实的自有模型底座。
更重要的是，MiMo的定位从一开始就是为了服务于多终端的统一能力中枢。正如卢伟冰所分享的：“去年AI大模型完成了比较好的布局，有语言大模型、语音大模型、多模态大模型。”小米的大模型需要为手机的影像与交互提供推理能力，为车机系统提供语音与感知支持，还要为家庭场景提供环境理解的基础。
当不同设备之间的功能被打通，智能体验就能在多个终端上平滑延续，从而最大程度地减少用户的割裂感。
模型能力要落地，离不开真实的终端载体。
在小米的展台上，这种结构被清晰地呈现出来。入口一侧，是围绕个人设备展开的“AI Today”体验区，参观者可以现场体验影像增强、AI写作、实时翻译与跨设备协同；另一侧，则是“AI Tomorrow”的展示区，集中呈现了汽车与家居场景的联动，从SU7 Ultra到全屋智能系统，智能被放置在了更大的物理空间中。
在“AI Today”部分，智能体验被浓缩在用户最常接触的设备——手机上。以小米17 Ultra为例，其1英寸主摄与LOFIC HDR技术，结合AI场景分析，能在复杂光线下保持出色的细节与动态范围。HyperAI提供了从图像增强、AI写作到语音识别与对话翻译等一系列能力，而HyperConnect则让照片、视频与画面能在手机、平板、电脑等不同设备间即时共享，使智能体验得以自然延展。
智能从掌中设备继续向外延伸，进入了“AI Tomorrow”的范畴。SU7 Ultra所展示的出行场景，让AI深度参与到驾驶辅助、环境感知与座舱空间联动之中。一同亮相的，还有在MWC迎来物理世界首秀的Xiaomi Vision Gran Turismo概念电动超跑。这款为《Gran Turismo》系列打造的未来车型，以其独特的设计语言，将小米对未来出行形态的想象具象化地呈现在了全球观众面前。
与单一的AI硬件不同，小米的终端体系天然覆盖了个人设备、移动空间和居住空间，智能可以顺着这条用户真实的生活轨迹无缝延展。
庞大的设备规模不仅带来了海量的用户基础，更带来了持续不断的真实数据与使用反馈。新能力可以借此快速落地，而真实的反馈又反过来推动模型的迭代优化，形成一个自我强化的正向循环。
当模型能力与硬件规模叠加在一起，便催生了小米独有的优势——生态。
“人车家全生态”本身就高度贴合用户真实的生活动线。用户可以在手机上规划行程，上车后无缝衔接同一套账号与语音助手，回到家中，各类设备又能根据场景自动切换状态。在这一背景下，于MWC 2026首次在海外亮相的、由大模型驱动的全屋智能系统Miloco，便成为这一战略的具体体现。
建立在MiMo模型能力与超过10亿台IoT设备连接规模之上，Miloco让小米的智能能力开始系统性地进入家庭空间，参与更深层的环境理解与设备联动。用户可以通过自然对话表达需求，无需手动设置复杂规则；摄像头识别到家庭成员的行为变化后，系统可自动触发灯光、空调或清洁设备；多个设备能根据特定场景形成智能联动，协同工作。
从自研模型底座，到庞大的终端规模，再到生活场景的深度协同，小米呈现出的是一种“三位一体”的形态。与那些仅提供一款AI硬件或一个聊天界面的公司不同，小米更像是在构建一条贯穿用户生活的智能通路，让模型能力真正流淌进手机、汽车与家庭空间。“人车家全生态”正从构想变为现实，并在真实世界中持续运行与进化。
小米生态：一种独特的“中国路径”
当AI行业从技术探索期进入规模化应用期，各家厂商的发展路径分野也愈发清晰。
阿里的AI探索更多扎根于商业与企业服务场景，围绕电商与云基础设施延展大模型能力；字节跳动依托其强大的内容分发与创作生态，让AI提升内容生产效率；腾讯则围绕社交与协作体系，把智能深度嵌入沟通与办公流程。这些路径大多发生在数字世界之中，围绕着信息、流量与服务的流转进行优化。
相比之下，小米的探索更贴近我们每天所处的物理空间。手机、汽车、家居设备，这些并非过去行业追逐的、抽象的“超级助手入口”，而是用户每天触摸、驾驶、居住的真实物理载体。
这样的战略选择，既精准回应了用户对连续、无缝智能体验的真实需求，也深深植根于小米过去十多年的生态积累。
从智能手机起家，到构建覆盖200多个品类的庞大IoT体系，再到进军智能汽车领域，小米的核心能力始终在于将复杂的前沿技术进行规模化落地，并在全球市场成功复制。手机月活7.4亿、IoT设备连接数突破10亿，这些数字的背后，是小米多年运营所积累的、稳定运行的终端网络与持续产生反馈的海量真实场景。
自2024年起，小米将大模型作为新的底层能力进行重点投入。MiMo系列模型从语言到多模态、从语音到具身智能方向全面展开，并在开源社区中跻身第一梯队。与此同时，在芯片、操作系统与机器人等更底层的技术领域，投入也在持续加大。
在AI竞争进入应用期之后，这种长期布局的价值被急剧放大。技术探索的“狂欢”逐渐告一段落，参数规模不再是唯一的标尺。所有的AI厂商都必须面对一系列更现实的问题：如何把模型能力稳定、持续地嵌入现实世界？如何在功耗和成本受限的真实终端上高效运行？如何在复杂的制造环节、动态的出行场景与私密的家庭空间中实现智能协同？
这些，恰恰是小米长期擅长和深耕的领域。
在全球范围内，在从AI上半场转向下半场的这个关键节点上，能够同时具备自研模型能力、庞大端侧硬件规模以及跨场景生态整合能力的厂商，屈指可数。小米的这条路径，建立在长期的硬件制造积累与全球渠道拓展之上，又叠加了近年来对AI技术的坚决投入，使其在“物理空间智能化”的应用层面，占据了一个独特且难以被复制的生态位。
投入的决心进一步印证了其战略的长期性。2025年，小米在AI领域的投入约75亿元人民币，占全年研发预算的四分之一；未来五年，计划累计投入2000亿元用于研发。MiMo系列模型坚持开源，HySparse等架构探索不断在效率与成本之间寻找更优解。“小米在最底层方面，无论是芯片、AI、操作系统、机器人，投入都很大，这些技术共通性很强。”卢伟冰这样强调。
无论是回顾过去的积累，审视当下的布局，还是展望未来的投入，小米的一系列动作都在试图回答一个更深层的问题：当AI成为一种像电力一样的基础能力之后，中国科技公司能否在真实世界的应用层面，形成自己新的、坚固的竞争优势？
过去，小米的优势来自于极致的效率、规模化的制造与全球化的渠道能力；今天，这些深厚的积累开始与自研的AI模型能力发生“化学反应”；未来，这种结合可能会在用户生活的更多场景中释放出巨大的影响力。
如果说AI上半场的关键词是“追赶”与“突破”，那么下半场的关键词无疑更接近“整合”与“落地”。在这场深刻的转变中，小米所选择的生态化路径，不仅关乎一家企业的战略抉择，也为众多中国科技公司在全球AI竞争新格局中寻找自身位置，提供了一个极具参考价值的样本。
这条建立在硬件、生态与场景深度融合基础上的“中国路径”，其故事，仍在徐徐展开。对于关注科技趋势的开发者们而言，这是一个值得在云栈社区持续观察和深入探讨的鲜活案例。
发表于 昨天 18:23
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