小米发布本地 AI 助手，大模型控制全屋智能

智能家居行业正处在一个重要的转折点上。长期以来，全屋智能的使用体验受限于预设规则和固定场景模式，用户往往需要投入大量时间进行繁琐配置，整个系统更像是一套僵化的自动化流程，而非真正具备“智慧”的助手。为打破这一困局，小米近期正式发布了其面向未来的探索性解决方案——xiaomi miloco，即小米本地化智能助手（xiaomi local copilot）。

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这项新方案标志着小米首次将大模型技术深度融入全屋智能的核心架构之中，致力于重构传统的人机交互方式。

与以往依赖固定语音命令或通过App手动设定操作逻辑不同，Miloco 的核心突破在于其对自然语言的高度理解能力以及对复杂意图的精准识别。这意味着用户无需再使用机械式的指令语言，而是可以像日常对话一样，用口语表达多层、连续甚至模糊的需求。

举例来说，当用户提出“我准备看书了，打开台灯并放点轻音乐”这样的复合请求时，系统不再依赖预先创建好的“阅读模式”。Miloco 能够实时解析语义背后的真正意图，并自动联动相关设备完成灯光调节、音乐播放等操作，实现流畅无缝的智能响应。

支撑这一变革的关键，是小米自主研发的端侧视觉语言大模型 Xiaomi MiMo-VL-Miloco-7B。该模型不仅拥有出色的自然语言处理能力，更重要的是集成了实时视觉感知功能。Miloco 可结合家庭摄像头捕捉的画面信息，动态分析当前环境状态，做到“既听其言，又观其境”。这种多模态融合的能力，使其智能化水平远超仅依赖语音识别或静态规则的传统系统。

可图大模型

可图大模型（Kolors）是快手大模型团队自研打造的文生图AI大模型

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随着智能家居中传感器与摄像头的广泛应用，隐私安全问题日益受到关注。对此，Miloco 提出了明确且有力的应对策略。名称中的“本地化”（Local）正是其设计理念的核心之一：所有涉及用户隐私的图像数据均在本地设备端完成处理，确保原始数据不会上传至云端。这种端侧闭环处理机制从源头上杜绝了隐私泄露风险，为高阶智能助手建立了可靠的安全信任基础。

在生态兼容方面，Miloco 同样展现出开放姿态。该方案支持跨品牌、跨生态设备的协同控制，对于家中使用多个品牌智能产品的用户而言意义重大。它有效打破了智能家居领域长期存在的“品牌壁垒”与“生态割裂”现象，向真正的全屋互联迈出了关键一步。

为了加速这一智能范式的落地，小米为 Miloco 构建了四层开放架构体系。该架构为开发者提供了丰富的接口资源和灵活的开发环境，鼓励第三方开发者参与创新，共同拓展更多实用且富有想象力的应用场景。

目前，Xiaomi Miloco 已全面在 GitHub 平台开源。小米希望通过此举联合全球开发者社区，共同推动下一代智能家居生态系统的构建与发展。这清晰地传递出一个信号：小米的目标不仅是提升技术能力，更是要引领一次理念上的根本转变——从过去让用户去适应机器的规则，转向让设备主动理解并服务于人的习惯与需求。

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