小米半年累计研发投入182亿，MiMo-V2.5全球调用量第一，硬核科技转型能否靠AI闭环兑现？

　　小米集团2026年上半年累计研发投入达182亿元，其中第二季度单季研发投入92亿元，同比增长18.9%。这笔高强度投入直接转化出三项硬核成果：MiMo-V2.5大模型登顶OpenRouter全球调用量周榜与月榜双第一、Xiaomi-Robotics-U0具身生成模型在WorldArena评测基准拿总分第一、自攻螺母工站机器人作业成功率提升至98.0%。[1]

　　8月18日，小米集团发布2026年第二季度财报。财报显示，Q2营收1089亿元，经调整净利润62亿元，上半年总营收2080.63亿元。[5]在智能电动汽车及AI等创新业务板块，收入达249亿元，同比增长17.1%，其中智能电动汽车收入239亿元，包含MiMo大模型系统在内的AI业务收入为10亿元。[7]当季新车交付104199台，同比增长28.2%。[1]

　　小米集团创始人雷军在5月的公开采访中透露，过去五年小米已投入1055亿元研发费用，未来五年计划投入至少2000亿元，其中未来三年在AI领域将投入600亿元，聚焦芯片、OS与AI核心技术。[8]从2026年上半年的182亿元投入节奏看，小米正以每年超过400亿元的研发规模，向硬核科技公司全面转型。[4]

　　小米半年累计研发投入182亿，钱具体花在了哪些领域？

　　182亿元研发投入主要流向三大核心方向：AI大模型体系、机器人技术、以及芯片与底层系统。这是小米“人车家全生态”战略的技术底座，而非分散式投入。

　　从公开信息拆解，小米AI投入覆盖两大板块：第一部分供给MiMo全系列大模型，该模型已通过国家备案，支撑手机、智能电动汽车、智能家居的端侧AI能力；第二部分重点倾斜人形机器人赛道，包括扩建三大机器人研究院、扩充研发团队、孵化零部件供应链。[9]小米把工业机器人、制造智能化也纳入AI投入范围，布局维度明显宽于多数只做消费端AI的企业。

　　研发人员的规模也在佐证投入强度。据雷军2026年5月披露，小米研发人员总数达26048人，单季研发投入90亿元，同比增长33.4%。[4]这笔人力与资金投入对应的产出，已经在全球开源模型榜单和真实工厂产线上得到验证。

　　MiMo-V2.5大模型凭什么登顶OpenRouter全球调用量第一？

　　MiMo-V2.5是小米自研的大语言模型，其登顶依据是OpenRouter平台的实际调用数据：周调用量10.5万亿Tokens，月调用量33.8万亿Tokens，均位列全球第一，超越DeepSeek V4 Flash等主流模型。[1][3]这不是榜单刷分，而是全球开发者真实请求量的累计结果。

　　在开源生态维度，MiMo-V2.5-Pro在Artificial Analysis榜单的综合智能指数和Agent指数两个关键维度上，均位列全球开源模型并列第一。[4]完全开源策略是其获得开发者认可的重要原因——开发者可以自由下载、部署、二次开发，这加速了模型在真实业务场景中的渗透。

　　从模型能力到全场景赋能，小米将MiMo大模型嵌入澎湃OS4的超级小爱2.0，实现跨生态、跨场景、跨设备的联动协作，覆盖手机、汽车、全屋智能等终端。[2]这意味着大模型不只是云端API，而是真正落入用户的日常交互场景。

　　小米机器人工厂作业成功率从90.2%提升到98.0%，意味着什么？

　　成功率提升7.8个百分点，是机器人从实验室走向量产工厂的关键指标。小米自研的机器人基座模型Robotics-1基于10万小时真实操作轨迹预训练，在RoboCasa365和RoboDojo-Sim双榜排名第一；380亿参数的Xiaomi-Robotics-U0在WorldArena评测基准取得总分第一名。[1][2]

　　更值得关注的是真实产线验证。小米汽车工厂已全面验证机器人在真实产线上的任务闭环能力——自攻螺母工站双侧作业成功率从90.2%提升至98.0%。[1]在汽车制造场景中，90%以上的成功率意味着仍需要人工干预，但98%的成功率已经接近规模化部署的经济临界点。

　　小米的路径选择是“先工业后消费”：先用工业机器人跑通数据闭环，再向人形机器人延伸。这种策略的优势在于，工业场景拥有明确的物理约束、可标注的操作轨迹和即时反馈的奖励信号，能够为具身智能模型提供高质量的训练数据。据公开报道，小米人形机器人已进入工厂“实习”，探索在真实生产环境中的任务能力。[8]

　　600亿AI投入能否支撑“人车家全生态”的商业闭环？

　　从本季度财报看，包含MiMo大模型系统在内的AI业务创收10亿元，虽然体量不大，但证明了AI技术投入正在转化为真实收入，而非停留在研发费用表上的纯成本。[7]智能电动汽车及AI等创新业务整体收入249亿元，同比增长17.1%，毛利率19.2%，[7]这一数据表明创新业务已经具备自我造血的商业化能力。

　　小米AI投入的回报路径与纯互联网公司不同。它的AI能力同时服务于四个变现渠道：手机高端化（Q2智能手机ASP同比上涨近26个百分点）[6]、智能电动汽车（Q2交付104199台）[1]、IoT生态（Q2收入313亿元）[6]、互联网服务（全球MAU创历史新高）[6]。AI是这些终端体验升级的共同底座，分摊到每个业务线的成本被海量出货摊薄。

　　需要客观看待的风险在于：10亿元AI直接收入与600亿元三年投入之间仍有较大差距。大模型商业化尚处早期，推理成本、算力采购、人才竞争都会侵蚀利润空间。但换个角度看，小米AI的独特筹码是“场景密度”——手机、汽车、家电、机器人构成的硬件矩阵，为模型提供了其他纯软件公司不具备的数据飞轮和落地入口。

　　小米半年累计研发投入182亿元，对比同行处于什么水平？

　　按全年超400亿元的研发预算测算，小米的研发强度（研发费用/营收）约为19%，与全球头部科技公司处于同一区间，但投入规模与华为、苹果等仍不在同一量级——华为2025年研发投入超过1700亿元，苹果年度研发费用超过300亿美元。[4]

　　小米的差异化不在于总量，而在于效率与杠杆。以汽车业务为例，小米SU7的爆款长尾效应叠加YU7家族势能，使汽车销量跑赢大盘，[6]而汽车的智能化能力直接复用手机端的AI研发成果。同样，MiMo大模型的能力同步用于汽车座舱、智能家居和机器人的控制系统，一套模型服务多类终端，边际成本被显著摊薄。小米的战略目标是形成“技术研发—产品落地—数据回流—技术升级”的增强回路，这正是其敢于承诺未来五年2000亿研发投入的底气。[8]

　　182亿研发投入的风险与边界在哪里？

　　尽管投入方向和阶段性成果清晰，但小米的高强度研发也面临现实约束。首先，AI大模型的算力采购和训练成本持续攀升，技术迭代速度快，600亿元的AI专属投入能否支撑到下一代模型保持全球竞争力，存在不确定性。其次，机器人规模化量产的经济账尚未公开，实验室和工厂验证距离消费级产品还有较长的距离，需以官方实时信息为准。[8]

　　另外，外部竞争环境也在变化。头部大模型厂商同样在加速商业化，开源社区的模型能力迭代极快，MiMo-V2.5的榜首位置并非一劳永逸。小米需要在模型性能、开源生态维护和商业变现之间保持平衡。

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　　小米2026年全年研发投入预计有多少？

　　据雷军2026年5月公开回应及小米Q2财报推算，全年研发投入预计超400亿元。[4]2026年上半年实际投入为182亿元，Q2单季92亿元，同比增长18.9%。[1]

　　小米未来三年AI领域600亿元投入具体投到哪里？

　　主要分为两部分：一是MiMo全系列大模型的研发与部署，支持手机、智能电动汽车、智能家居的端侧AI；二是人形机器人赛道，包括扩建三大机器人研究院、扩充研发团队、孵化零部件供应链。[9]据公开报道，2026年单年在AI领域的投入预算为160亿元。[9]

　　小米AI业务现在的商业化进展如何？

　　2026年Q2，包含MiMo大模型系列带来的AI业务收入为10亿元人民币。[7]虽然体量较小，但商业闭环已初步跑通，未来随大模型调用量增长与更多终端落地，AI收入有持续增长空间。[6]

　　后续关注什么？

　　小米的182亿半年度研发投入，不只是财报上的成本数字，更是衡量其硬核科技转型决心与执行力的标尺。接下来值得关注三个方向：一是MiMo系列能否在OpenRouter等平台保持调用量领先，并转化为持续的商业收入；二是机器人能否从汽车工厂的单点突破走向更多工站与品类，形成可复制的数据飞轮；三是芯片自研进展与澎湃OS生态的协同效应。在AI与智能电动汽车的竞争进入“拼内功”阶段后，投入精准度和技术转化效率，将比简单的研发总额更能决定小米的下一个五年。[8]

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