文章核心观点 - AI竞争已进入下半场，焦点从模型参数与算力转向将AI能力与具体场景结合并实现规模化落地 [6][7][8][9][10] - 小米的战略路径是依托“人车家全生态”，将AI能力从手机延伸至汽车和家庭，构建贯穿物理生活空间的连续智能体验 [3][4][14][15][28] - 公司的模式结合了自研模型能力、庞大的终端硬件规模以及跨场景生态整合，这代表了一种中国科技公司在全球AI应用竞争中的差异化路径 [17][29][32][33][34] 行业竞争态势转变 - AI竞争上半场的关键词是模型参数、训练成本、推理速度和评测成绩，竞争围绕技术突破展开 [7] - 当前行业重心已转移，进入下半场，竞争的焦点变为AI能力能否真正进入日常场景 [8][9] - 下半场存在三重关键转变：AI需能跨设备无缝使用、需能理解真实场景并主动响应、需能在用户全天生活动线中连续陪伴 [11] - 中国企业在AI竞争下半场具备优势，因其拥有成熟的数字生态、密集的智能终端和高活跃用户数据，便于在真实场景中打磨产品 [12][13] - 一批中国科技公司已形成清晰的AI落地方向，如阿里依托商业与云生态，字节围绕内容生产与分发，腾讯嵌入社交与协作场景 [13][30] 小米的AI战略与布局 - 公司在MWC 2026的展台主题为“The New Wave of AI”，展示结构分为“AI Today”（掌中设备智能）和“AI Tomorrow”（出行与家庭空间智能） [3] - 公司的核心战略是构建“从手机到车、再到家的连续体验”，通过“AI+硬件+生态”实现新时代AI的规模化运行 [3][4] - “人车家全生态”已连接设备超过10亿台，覆盖200多个产品品类，触达95%日常生活场景，手机全球月活用户超过7.4亿 [5][32] - 公司认为其最大优势在于“把AI从虚拟世界走向物理世界”，将模型能力与具体场景结合 [5] 小米的模型能力建设 - 2024年公司正式进入基座大模型领域，2025年陆续发布并开源MiMo语言模型、多模态模型、语音模型、具身模型 [18] - 2026年2月推出面向Agent时代的混合稀疏注意力架构HySparse，以在效率与成本间寻找平衡 [18] - Xiaomi MiMo-V2-Flash等版本在多项综合评测中进入全球开源第一梯队，公司已具备自有模型底座 [18] - MiMo的定位是为手机、车机、家庭场景等多终端提供统一能力来源的模型 [18] - 2025年公司在AI领域投入约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 [33] 小米的终端与场景落地 - AI Today（掌中智能）：以手机为核心，通过HyperAI提供图像增强、AI写作、语音识别与对话翻译等能力，通过HyperConnect实现跨设备协同 [20] - 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，提升复杂光线下的影像表现 [20] - AI Tomorrow（出行与家庭智能）： - 出行场景：通过SU7 Ultra展示AI在驾驶、感知与空间联动中的应用，同期展出的Xiaomi Vision Gran Turismo概念车具象化对未来出行的想象 [21] - 家庭场景：在MWC 2026首次于海外展示由大模型驱动的全屋智能系统Miloco，基于MiMo模型和庞大IoT设备，实现环境理解、对话式交互与设备自动联动 [26] - 公司的终端体系覆盖个人设备、移动空间、居住空间，使智能能顺着用户生活轨迹自然延展 [23] 小米的生态优势与竞争壁垒 - 公司构建了“模型底座-终端规模-生活场景协同”三位一体的形态，与仅提供单一AI设备或界面的公司形成差异 [28] - “人车家全生态”贴合用户真实生活动线，可实现跨设备账号、语音助手及场景的自动切换与连续体验 [25] - 庞大的设备规模（超10亿台连接）不仅带来用户基础，也提供真实数据与使用反馈，形成“能力落地-反馈优化”的自我强化循环 [24] - 在全球范围内，同时具备自研模型能力、端侧硬件规模及跨场景生态整合能力的厂商不多，这构成了公司的独特优势 [33] - 公司的路径建立在长期硬件积累、全球渠道拓展及近年对AI的持续投入之上，使其在物理空间的应用层面占据独特位置 [32][33]