小米雷军2025年目标：AI生态全面发力

2024年的最后一天，雷军的日程安排得满满当当。他不仅现身小米汽车工厂的跨年直播，为小米的2024年画上了圆满的句号，并展望了未来，这场直播吸引了超过3700万人的在线观看。此外，他还惊喜现身哔哩哔哩的跨年晚会，分享了自己的2025年愿望。

在回顾小米2024年的总结中，雷军通过12张精选照片，捕捉了这一年中的诸多高光时刻，如小米汽车的首场盛大发布会、为小米su7车主亲自开门等。这些瞬间无不彰显出小米在手机、汽车和AI三个领域的蓬勃发展。雷军透露，随着小米汽车业务的稳步推进，他开始将更多的精力投向AI领域，这不仅源于他个人的浓厚兴趣，更是小米生态系统发展的一个重要布局。 AI领域已然成为众多企业争相竞技的焦点。小米，这家以创新为驱动的科技佼佼者，在AI领域的布局并非一朝一夕之功，而是历经了从初步探索到深入耕耘的漫长岁月。

回溯至2016年，小米便着手组建技术团队，踏上对AI这一前沿领域的探索之旅。历经多年的发展与迭代，AI助手小爱助手已成为小米AI技术落地的生动写照。它不仅能精准理解用户的复杂意图，更能提供个性化的贴心服务，从而见证了小米AI技术从无到有、再到精益求精的辉煌历程。 2024年，小米在AI领域的发展迎来了新的里程碑，AI技术已经深入融合到手机、汽车以及家居生态等多个领域中。展望2025年，小米将继续坚持其AI三步走战略，并从人才投入、模型技术以及产品融合等多个方面持续发力。

小米在AI领域的实力并非一蹴而就，而是得益于其强大的研发实力和人才储备。自2016年组建AI团队以来，小米已经历了7年的发展与壮大，目前相关领域人员规模已超过3000人。这些人才不仅来自不同的地域和专业背景，更有着丰富的行业经验和深厚的技术积累。在技术层面，小米的AI技术能力已经覆盖了视觉、声学、语音、NLP、知识图谱等多个关键领域，并逐步将AI技术应用到手机、汽车、AIoT以及机器人等多元化的业务板块中。 在2024年岁尾，业界爆出雷军以丰厚待遇广招英才的消息，其中罗福莉便是在此背景下受邀加入小米，并担任小米AI实验室大模型团队的重要职务。 图源：网络

罗福莉，这位在计算机领域崭露头角的年轻学者，拥有北京师范大学的计算机科学背景。在她大三时，便踏入北大语言计算实验室，开始了对NLP的深入研究。保研至北京大学计算语言学研究所后，她的学术成就更加瞩目。2019年，她以第一作者身份在人工智能领域的顶级国际会议ACL上发表了2篇论文，硕士期间更是在国际顶会上累计发表超过20篇论文。

毕业后，罗福莉加盟阿里达摩院机器智能实验室，负责推动AliceMind开源项目的发展，并主导开发了多语言预训练模型VECO，该模型曾在xtreme排行榜上荣登榜首。2022年，她转战幻方量化，从事深度学习相关策略建模和算法研究，并担任DeepSeek深度学习研究员，参与研发了MoE大模型DeepSeek-V2。

值得一提的是，小米在今年对公司的AI组织架构进行了调整，新成立了AI平台部，隶属于小米技术委员会，由张铎担任负责人。张铎，这位被雷军誉为“小米的大神”的技术大牛，曾在2016年至2021年间担任小米的重要职务。 张铎，这位在计算机领域有着深厚背景的技术大牛，毕业于清华大学计算机科学与技术系。在小米任职的五年间，他担任了重要的角色，不仅负责小米开源工作的规划与推进，还深度参与了多个核心项目的开发。值得一提的是，他在2015年就成为了Apache HBase项目的Committer，并在2016年晋升为PMC成员，这在国内尚属首位。到了2019年，他更是荣升为HBase项目主席，展现了他在开源领域的卓越成就。 在2021年离开小米后，张铎加入了神策数据，担任基础研发部负责人和首席架构师，这一职位他一直担任到2024年9月。那时，他在朋友圈分享了小米的新员工工牌，宣布重新回归小米。罗福莉和张铎的回归被外界视为小米在大模型领域全面发力的标志之一。此前，雷军曾担忧小米在大模型领域的起步较晚。因此，为了追赶行业领先地位，小米不仅加强了人才招募，还在近年来大幅增加了研发投入。 2023年第一季度，小米的研发支出高达41亿元，同比激增17.7%，全年总研发投入更是突破200亿元大关。进入2024年，小米的研发投入持续攀升，预计将达到240亿元。展望未来五年，从2022至2026年，小米预计将投入超过千亿研发资金，其中超过70%将流向AI、操作系统和芯片等关键领域。

在模型技术的突破上，小米聚焦于提升算力。为了应对这一挑战，公司搭建了GPU万卡集群，为AI团队提供了强大的计算支持。此外，小米AI团队在短短两年内取得了丰硕的成果。2024年5月，其大语言模型MiLM成功备案，预示着未来将在小米手机等产品中发挥重要作用。仅两个月后，小米又发布了大规模预训练语言模型MiLM-6B，其参数规模高达64亿，进一步巩固了公司在AI领域的实力。 在2024年8月的C-Eval、CMMLU大模型评测榜单上，MiLM模型凭借卓越表现，在总榜中脱颖而出，荣获第10名，并且在同参数级别的模型中位列榜首。此外，MiLM模型在STEM涵盖的20个科目中，展现了其在物理、化学、生物等多个领域的深厚实力，获得了较高的准确率。 11月，小米继续其在AI领域的创新步伐，发布了第二代自研大语言模型MiLM2。相较于首代模型，MiLM2在指令跟随、闲聊、翻译等多个关键能力上实现了平均45%以上的显著提升，同时支持长达200k文本窗口的处理。该模型覆盖了0.3B至30B的不同参数量级，灵活适应各种业务场景和资源需求。具体而言，0.3B到6B的模型适合完成低成本的具体任务，6B至13B的模型则支持多任务微调功能，而30B的模型专为云端设计，具备出色的zero-shot学习和处理复杂任务的能力。

在学术研究方面，小米AI实验室大模型团队在2024年也取得了显著成果。共有5篇论文被ACL 2024录用，2篇被EMNLP 2024录用，充分展现了其在自然语言处理领域的实力。此外，团队还贡献了Mobile-Bench评估基准、DetermLR思维框架、ToolPlanner两阶段强化学习框架以及MobileVLM等技术创新，分别用于评估LLM手机智能体能力、增强LLM逻辑推理能力、提升任务完成和指令遵循能力，以及增强大模型对手机UI的理解。

小米创始人雷军多次公开表示，面对AI大模型的发展浪潮，小米将全力以赴。确实，大模型的能力建立在强大的算力基础之上，而算力正是AI大模型研发的关键基石。以GPT-3为例，其庞大的参数规模和复杂的训练需求使得单张GPU难以应对，必须依赖集群并行计算。据估算，训练GPT-3最大的1750亿参数模型需要约3.14×10²³次浮点运算，即使以高性能的英伟达A100 GPU为例，也需要大约10830个才能完成10天的训练任务。 由此可见，通过将复杂的计算任务进行拆解，并分配给数千张GPU同时进行处理，可以显著缩短训练所需的时间。例如，在图像识别模型的训练上，传统上单卡模型训练可能需要数月之久，然而借助万卡集群的强大算力，这一训练周期可以被大幅缩短至仅需几周甚至几天。因此，那些领先的大模型公司纷纷布局基础算力的投资，以确保其在大模型领域的持续领先地位。 2024年年中，Meta公司透露，在训练Llama 4模型时，预计将动用高达24万块GPU，这一数量是Llama 3模型所用GPU数量的十倍之多。此外，Meta还计划在年底之前进一步部署35万块英伟达H100 GPU，以支持其日益增长的计算需求。 10月，马斯克也宣布xAI将建立全球最大的AI超算，配备10万张英伟达H100卡，并计划未来扩展至20万张。与此同时，国内传来消息，小米正着手搭建自己的GPU万卡集群，加大对AI大模型的投入。据悉，该计划已实施数月，雷军强调，“在AI硬件方面，手机是核心，小米必须全力以赴。”这反映出小米的AI研发主要围绕其产品展开。

从雷军的跨年直播中可以看出，AI对于小米而言，不仅是手机、汽车等产品的“第二增长曲线”，更是推动全生态产品爆发式增长的关键。从手机、汽车到智能家居，AI正成为小米生态链中的“智能纽带”，为用户打造无缝便捷的生活场景。 在手机生态方面，小米坚持了操作系统和应用功能的双重发展策略。随着小米澎湃OS 2的发布，其搭载的前瞻性端边云AI子系统HyperAI，成功将端云大模型矩阵、多设备端侧感知以及跨端执行能力融为一体。该系统提供了AI写作、AI识音、AI字幕以及AI妙画等丰富功能，为用户带来全新的智能体验。

同时，HyperAI还强化了数据安全与隐私保护。它能在硬件端侧对敏感数据进行加密存储，让用户能够轻松管理和清空存储在超级小爱中的记忆数据。这一创新技术为用户提供了更加安心、便捷的服务。

在应用层面，小米推出了全生态AI智能助手超级小爱。借助多模态能力，它简化了用户面对海量设备时的操作复杂性，实现了感知-理解-执行的全链路操作。大模型的支持使得小爱同学的语音识别技术以及智能设备的互动体验得到了进一步优化。

此外，小米15系列手机在交互、影像以及性能优化等多个层面都融入了AI技术。AI场景智能识别功能已扩展至超过500种场景，无论是在城市夜景拍摄中，还是在其他各种环境下，AI都能精准调优曝光和降噪，确保暗处细节清晰可见，同时还原霓虹灯光的真实色彩。 在汽车生态领域，小米将自主研发的底层算法与大模型技术深度融合。例如，通过采用变焦BEV技术，系统能够根据车辆行驶的不同场景灵活切换识别模式。而超分辨率占用网络技术的运用，则进一步提高了对障碍物识别的精确度，支持在雨雪等复杂天气条件下的智能降噪功能。

在道路大模型方面，小米自研的无图方案道路大模型能够实时生成道路拓扑和高精度地图，实现路口识别、障碍物自动绕行等高级功能，其性能可与专业高精地图相媲美。此外，端到端的感知决策大模型将感知与决策算法合二为一，实时观察、动态调整，甚至能在狭小的空间内实现精准停车。

在智能座舱体验上，HyperMind被赋予了智能座舱“大脑”的角色。它通过深度学习技术对用户操作习惯进行学习，从而实现对用户需求的主动理解和跨端智能互联。而车载小爱同学则提供了便捷的语音交互功能。在小米SU7车型的发布会上，雷军重点介绍了全新小爱大模型的应用。它支持连续对话和协同唤醒功能，用户只需单次唤醒即可连续发出语音指令控车，无需反复唤醒。同时，车载小爱同学还能覆盖全部核心控车功能，包括语音控制车窗、HUD、后视镜等操作。即使在离线或无信号地区也能正常使用，实现中控屏显示内容的语音操控。 在智能家居领域，小米同样展现了其在AI方面的实力。通过深度定制与优化大模型算法，小爱同学能更贴切地理解智能家居场景中的用户意图，实现流畅的对话交流。展望未来，小米计划在家居、智能电器等多个领域持续拓展，并有望推出几款令人瞩目的智能家居新品。

此外，得益于小米自研的跨端互联框架Xiaomi HyperConnect，多种小米设备能实现无缝协同。无论是人、车、手机、可穿戴设备，还是家居设备，都能深度互联、协同工作，为用户带来一致且连贯的AI体验。

值得一提的是，小米的AI实验室大模型团队虽在2023年才成立，但已开始在小米全生态链中发挥显著影响。回顾小米AI的发展历程，从2016年团队初建到2024年“人车家全生态”的崭新局面，越来越多的智能场景正走进寻常百姓家。

在最近的一次跨年直播中，雷军分享了他的三个2025年新年愿望：一是希望在2025年能交付30万辆汽车；二是能有空闲去更多地方欣赏美景、品尝美食，同时测试汽车的性能；三是计划明年开始健身，并打算在健身房打卡100次。 这三个愿望或许能在一定程度上折射出小米在AI方面的远大愿景。当我们在汽车中探寻诗与远方的意境时，AI助手将陪伴我们左右；而在健身房挥洒汗水时，手机AI与手表AI则会提醒我们注意锻炼细节，同时监控各项健康指标。随着AI与各类产品的深度融合，它已然成为我们日常生活中不可或缺的一部分。展望未来，我们期待小米能在2025年继续坚持其人才投入-模型技术-产品融合的发展战略，进一步推动AI技术的普及与应用，让AI真正成为我们生活中不可或缺的伴侣。