当大模型走入物理世界：小米打算智能家居补上“记忆”

智能家居正在从“听懂一句话”走向“记住一个家”。

6月18日，小米正式发布“全屋智能AI开源方案”Xiaomi Miloco 2.0。

该方案以小米自研MiMo大模型为智能核心，在去年Miloco 1.0的基础上，对交互方式、产品功能和记忆系统进行了升级。

Miloco 2.0主要以Agent插件形式接入OpenClaw，支持 macOS、Linux、Windows 系统。

其中最值得关注的变化是小米首次引入家庭记忆AI系统。

过去，智能家居的核心能力主要是设备联动。用户提前设定规则，系统再按照规则执行，比如晚上7点打开客厅灯，温度超过28℃打开空调，或者用户说一句“关灯”，设备完成相应动作。

但这类智能家居本质上仍是“规则控制”。它可以执行明确指令，却很难理解一个家庭长期形成的生活习惯，更无法根据不同家庭成员的偏好持续调整服务。

Miloco 2.0试图补上的正是这块能力。

据小米介绍，Miloco 2.0能够记住不同家庭成员的身份、偏好、作息和习惯，并以“家”为单位沉淀长期记忆。它会在每天凌晨整理观察到的规律，把反复出现的行为沉淀为长期档案。例如，系统看到家庭成员回家偏晚，主动送上加班关怀。

为了支撑这种家庭记忆，Miloco 2.0将米家摄像头作为全模态感知入口，并结合麦克风、米家设备和大模型能力，对家庭场景进行持续理解。系统能够综合人脸、身形等信息判断家庭成员身份。如果暂时无法识别，也会先进入“陌生人池”，等待用户确认后再完成登记。

这背后其实指向了AI大模型进入家庭场景后的一个核心问题：如果没有长期记忆，大模型仍然只能停留在一次性问答和单次指令执行层面，这显然与此前智能家居的“规则控制”没有区别。

从更大的技术趋势看，Miloco 2.0的意义在于提供了一个观察大模型走进物理世界的样本。

过去，大模型主要运行在聊天框、搜索框和办公软件里，交互大多停留在屏幕之内。

但家庭场景是真实物理环境。AI要在这里发挥作用，还需要持续感知环境、识别家庭成员、理解行为变化，并在必要时调度真实设备，

从这个意义上说，家庭记忆正是大模型进入物理世界后必须补上的能力。