9月4日，第102届柏林国际电子消费（883434）品展览会（IFA 2026）将在柏林展览中心开幕。小米首次亮相IFA，展区面积超过3300平方米，展出产品380余款。
其中，小米首款中折叠旗舰小米18 Fold真机迎来全球首秀，将于9月7日正式发布；人形机器人（886069）CyberOne和玄戒O3芯片实物首次在海外展出；小米SU7 Max、SU7 Ultra与Vision GT三款车型齐聚展台。
当下，模型层竞赛了三年，参数规模和榜单排名的边际收益在递减，模型能力趋同，调用价格一路下探，算法端的溢价在衰减。物理AI的评价标准随之调整：AI要感知环境、做出判断、操控硬件完成任务，产业重心也从算法层移向场景层。谁控制物理空间的AI入口，谁就握住产业链里的话语权。
小米集团总裁卢伟冰在9月3日的IFA发布会中说：“我们认为AI的下半场一定要走到物理AI，上半场基本上还是以大模型的方式。”他判断，chatbot问答是上半场的主要场景，物理AI“比较重要的是感知，通过感知就能够知道人的意图，知道了人的意图之后就能够帮助人完成执行”。
小米恰好卡住了三个入口：手机、汽车、家庭。9月3日，小米在柏林举行首场IFA发布会，当晚卢伟冰又开直播带观众逛展。他给这次首秀定的调是，“我们到IFA，是要向世界展现中国的科技、生态和商业模式。”
物理AI的账本：为什么入口比算法值钱
当下，物理AI的产业瓶颈已经换了位置。大语言模型吃的是互联网数十年积累的文本存量，GPT-2和GPT-3的训练语料分别折合约79万小时和1100万小时。智元机器人联合创始人姚卯青给出过对比：GPT-5的训练语料折合约100亿小时，全行业的具身数据只有约50万小时。京东（JD）方面的判断是，训练有泛化能力的具身模型，至少需要千万小时量级的数据。缺口以数量级计。
难在采集方式。李飞飞7月在a16z的访谈中说，大语言模型只需理解语义，机器人必须理解物理世界：物体的重量、摩擦力、形变，空间中的位置关系和障碍物布局，这些信息看是看不到的，必须通过真实物理交互采集。采到的数据还不通用，一台机器人在某家工厂学会的抓取技能，换到另一家工厂的产线就要重新训练。
数据只能从真实场景里长出来，这个约束改写了产业链的议价结构。模型能力趋同、调用价格下探之后，物理AI的胜负手变成真实场景数据的持续回流，即数据飞轮：设备在真实世界里运行产生数据，数据喂养模型，模型改善体验，体验再卖出更多设备。场景入口由此成为物理AI时代最稀缺的资产。
互联网时代的入口是搜索框和应用商店，物理AI时代的入口是空间。手机、汽车、家庭恰好覆盖人一天的随身、通勤、居家场景，同时握住三个入口，等于握住三条全天候运转的数据回路。
小米是眼下握全三个入口的样本。家庭端，小米2026年中期业绩公告显示，截至2026年6月30日，其AIoT平台已连接的IoT设备数（不含智能手机和平板）达11.6亿，是目前全球最大的消费（883434）级物联网生态。这张网每天在家庭场景里运转，本身就是物理交互数据的采集网络。卢伟冰给出的全景口径是：手机与平板全球活跃用户超过7亿，连同IoT连接设备，整个智能设备生态接近20亿，“并且我们的设备几乎都是联网的”。
小米财报显示，手机端，出货量连续24个季度位列全球前三，在53个国家和地区排名前三。汽车端，截至7月，小米汽车（886064）累计交付超过70万台，这些车辆全都可以作为物理AI的智能入口。车队的产业含义可以参照行业里的现成案例：Momenta的世界基础模型随超过100万辆量产车部署，用存量车队数据反哺训练。跑在路上的每一辆车，同时是通勤场景的数据节点。
对手可以造出更好的芯片，也很难从用户手里拿走这些入口。位置由时间、用户和生态共同构成，支撑它的是芯片、大模型、操作系统三层自研能力。卢伟冰表示，物理AI落地非常重要的是几层技术全面打通，“只有几层技术全面打通，才能让用户在不同场景里体验到非常一致的体验”。
芯片的产业含义，是把推理算力塞进终端。物理AI不能只跑在云端，感知、决策、执行的时延要求把算力压到设备端。2025年发布的玄戒O1是大陆地区首款3nm制程旗舰SoC，累计出货超100万颗。2026年8月，玄戒家族三芯齐发：玄戒O3定位旗舰AI处理器；玄戒O100是行业首款6nm晶圆级3D垂直堆叠芯片，带宽达1.22TB/s；玄戒D100定位智驾高算力AI芯片。
目前，全球能自主设计旗舰手机芯片的手机厂商，只有苹果（AAPL）、三星、华为和小米。
本届IFA展出的AI Cube原型机，指向家庭算力补位。卢伟冰提到，家庭算力目前基本依赖云端，成本高，端侧算力又往往不够，Cube让家庭内部拥有共享算力。更关键的是连接：“这个算力不是一个独立的算力，它能够跟我们整体的不同场景下的算力进行连接。”
大模型是物理AI的大脑，行业前沿正从语言模型转向VLA模型和世界模型。Xiaomi MiMo年内密集迭代V2、V2.5系列，MiMo-V2.5具备100万token超长上下文及文本、图像、视频、音频全模态理解能力，在OpenRouter的调用量两个月增长约616%，7月登顶全球调用量周榜、月榜双第一。高智能低成本路线正是对模型层通胀的对冲。6月，以MiMo为核心的全屋智能开源方案Miloco 2.0发布，感知维度扩展为多维，驱动方式改为主动智能。
操作系统是跨设备的数据与指令总线。澎湃OS4 Beta版搭载MiMo大模型和AI化改造的超级小爱2.0，支持端侧AI，无网络环境下也能调用小爱。三层贯通带来跨空间协同：快到家的车辆触发家庭设备提前响应，手机上的任务跨端流转到PC，家庭设备依据人的行为主动调节环境。
三层打通的背后是持续投入。卢伟冰给出数字：2025年以来，内存成本上涨对小米利润影响非常大，但2026年研发投入的提升仍接近30%，方向正是底层技术。
具身智能是这套框架的延伸。小米机器人在汽车工厂自攻螺母工站的作业成功率已提升至98%，自研具身生成模型Xiaomi-Robotics-U0位列WorldArena评测全球第一，具身基座模型Xiaomi-Robotics-1拿下RoboDojo、RoboCasa 365测评双榜第一。小米汽车（886064）工厂既是生产线，也是机器人的训练场。
物理AI的下一场考试，在欧洲
物理AI的规模化没有统一环境可用。软件出海主要面对市场，物理AI要同时接受市场、基础设施和监管三重检验。欧洲的三重门槛都是最严格：全球最成熟的消费（883434）市场之一，全球最严的AI合规框架，本土品牌最深的腹地。
按照小米的规划，小米汽车（886064）将于2027年正式进军欧洲，德国是首批进入的国家之一。首站为什么选最难的市场？卢伟冰表示，欧洲是百年汽车产业发源地，本地品牌强意味着市场难，“如果我们能在这个市场里取得成绩、取得胜利，进入别的市场就会相对容易一些”。
底气来自品牌存量。他提到，小米手机进入欧洲已10年，2017年在西班牙马德里开了首场发布会，品牌知晓度超过90%；小米汽车（886064）尚未在欧洲开售，多个国家的消费（883434）者知晓度已经超过40%。
筹备围绕本地化展开。慕尼黑研发与设计中心已经设立，职能之一是本地化适配与合规，工程师团队来自十几个国家，不少来自欧洲老牌车企，研发不只面向欧洲，也面向全球市场，并且还在欧洲设立了业务中心。卢伟冰举的本地化例子是车速：国内高速限速120km/h，德国高速不限速，车速会到200甚至250km/h，这种工况对智能驾驶的要求完全不同。今年起，小米出海车型将奔赴欧洲4国7大测试场，开展性能调校与验证。欧洲的路况、法规和用车习惯与国内不同，车辆必须在本地场景里重新采集和验证，这正是物理AI数据不通用的另一面。
9月3日，小米与8家德国头部经销商完成签约，为汽车进入欧洲与德国市场做前期准备。卢伟冰介绍，这些经销商不少有百年历史，且长期与奔驰、宝马、保时捷、大众合作。签约只是第一批，后续还会有第二批，且不限于德国。
米家品牌同步规模化入欧。IFA发布会上，小米宣布MIJIA正式启动规模化入欧，科技大家电首次登上世界级展会舞台。米家品牌今年正值十周年，目前已覆盖超130个品类、2000多个SKU，服务全球1.1亿用户。卢伟冰在二季度财报电话会上已提前吹风，包括大家电在内的众多产品将正式规模化进入欧洲。
米家先行、汽车随后的排布，逻辑是经验复用。卢伟冰说，所有出海经验都可以被别的品类共享，小米在欧洲的团队由他口中的三类人融合而成：做手机与3C的团队、汽车团队、社会招聘的行业精英，他称之为“钢筋混凝土”。品类之间只做购买旅程、生命周期（883436）与售后要求的适配，大后台全部打通。
渠道端早已铺开。截至2026年6月，小米海外新零售门店超过640家，同比增长超2倍，覆盖东南亚、欧洲、东亚、拉美、中东和非洲等区域，年底目标是1000家。大家电重体验、重安装、重售后，线下网络是品类进入家庭场景的前置条件。制造端，小米自建自研三座智能工厂，完整打通了手机、汽车、家电品类的自研自产链条。
按小米的规划，2027年是其“人车家全生态”出海的关键年份，海外“人车家全生态”将实现初步闭环，欧洲由此成为这套能力的首个全球验证场。三条数据回路能否在中国以外的成熟市场和最严监管框架下转动起来，会成为行业判断物理AI产业前景的参照系。
