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12月17日，在小米“人车家全生态大会”上，罗福莉以小米高管身份站到前台，发表了一场近乎学术范的演讲。她的演讲重心不在参数，也不在秀指标，而是通过抛出一个个判断，从技术层面表达了一系列思考。

罗福莉的表现之所以受瞩目，与“AI天才少女”的标签不无关系。她1995 年出生于四川宜宾，本科就读于北京师范大学计算机专业，硕士毕业于北京大学计算语言学研究所计算语言学专业。2019年，因在AI领域顶级国际会议ACL上发表8篇论文引发外界关注。

在入职阿里达摩院和DeepSeek两段职业经历后，罗福莉与小米创始人雷军关联在了一起。此前有报道称，雷军开出千万年薪希望邀请罗福莉加入从事大模型研究，消息一度登上热搜。今年11月，罗福莉通过朋友圈官宣，自己已加入小米。

罗福莉认为，当代的智能体一定要具有一种高效的沟通语言，而这种语言大多数表现在代码能力和工具调用能力上。智能体之间的沟通带宽其实非常低，需要思考怎么样去加速这种带宽。这就要求模型具备非常高的推理效率，因此要围绕推理效率，重新设计模型结构。

她表示，下一代智能体至少需要具备两个潜能：第一，它要从“回答问题”转向“达成目标”；第二，它一定要具有与世界交互的能力。

这一表态，与小米正在铺开的大模型版图形成呼应。今年以来，小米几乎以月为单位推进模型发布：从4月的推理模型MiMo，到5月的多模态 MiMo-VL，9月的端到端语音MiMo-Audio，再到11月面向家庭场景的Miloco。

截至今年第三季度，小米AIoT平台全球连接设备数首次突破10亿，达到10.4亿台。罗福莉的加入，意味着小米开始试图回答一个更长期的问题：在“人、车、家”生态中，模型究竟该如何理解世界，并持续参与其中。

罗福莉身上的流量色彩无疑很明显，但真正需要我们来关注的，是她入职小米后的研究方向。

在官宣入职尚不足10天，MiMo团队的首篇论文便已公开。论文中，罗福莉作为团队负责人担任核心作者，小米智驾团队首席科学家陈龙出任项目负责人。研究提出并开源了跨具身基座模型 MiMo-Embodied，尝试打通无人驾驶与具身智能两个领域。

这并非临时起意，在加入小米之初，罗福莉已表达对“物理 AI”的兴趣。她在朋友圈表示，“智能终将从语言迈向物理世界。我正在XiaomiMiMo，和一群富有创造力、才华横溢且真诚热爱的研究员，致力于构建这样的未来，全力奔赴我们心目中的AGI！”

按照英伟达官网的解释，物理AI是指使用运动技能理解现实世界并与之进行交互的模型，它们通常封装在机器人或无人驾驶汽车等自主机器中。罗福莉在演讲中给出了更直接的表述：AI 进化的下一个关键点，一定是能够与真实环境持续交互的物理模型。真正的智能不是从文本中“读出来”，而是要在交互中“活出来”。

这一判断，恰好指向小米当前最核心的“人、车、家”生态。在这一体系中，AI 不再是独立存在的能力模块，而必须嵌入具体业务场景，承担感知、决策与执行的角色。无论是智能驾驶，还是具身智能，都有几率会成为小米大模型从“认知工具”走向“行动主体”的关键落点。

值得注意的是，在12月16日晚，小米公布了MiMo-V2-Flash开源MoE模型，总参数量309B，活跃参数量15B。罗福莉表示，MiMo-V2-Flash实现了低成本、高速度，已初步具备模拟世界的能力。

按照卢伟冰披露的时间表，小米自研的MiMo系列已覆盖推理、视觉、多模态、音频与具身等多个层级。包括推理大模型MiMo-7B，视觉推理大模型MiMo-VL，原生端到端音频生成模型MiMo-Audio，端侧视觉语言大模型MiMo-VL-Miloco，具身大模型MiMo-Embodied。

其中，MiMo-VL-Miloco大模型显然是为智能家居服务。11月14日，小米推出未来探索方案Xiaomi Miloco。试图让设备从“被动响应指令”，走向“主动理解与服务”。

“AI会打破设备局限，甚至未来桌椅板凳也可以融入到智能家居系统”。资深互联网观察家丁道师向时代周报记者表示，“像小米Miloco这类方案，能打破设备孤岛，不用你发指令，靠本地大模型就能自动感知需求、切换场景，还能保护隐私。”丁道师指出，小米Miloco会让智能家居从“听指挥”变“主动服务”。

长期以来，智能家居的核心瓶颈并不在设备数量，而在交互方式。多数系统依赖规则引擎，用户要手动设定触发条件与执行逻辑：温度多少度、时间几点、哪个传感器先触发。这套机制在工程上稳定，却极度依赖用户“提前想清楚一切”，交互体验因此显得机械而碎片化。即便是熟悉智能家居体系的极客用户，也未必愿意长期维护复杂规则。

国金证券研报表示，Miloco核心优点是，用户可通过口语化表达需求，由系统自动调用工具创建智能规则，无需手动设置复杂触发条件；智能层面，依托自研的Xiaomi MiMo-VL-Miloco-7B 端侧视觉语言大模型，结合家庭摄像头的实时视觉数据，让智能家居从“单一条件触发”升级到“多维度场景感知”。

事实上，有很多品牌在布局家庭智能。丁道师表示，华为、三星、美的、欧瑞博、Rokid都有Home AI概念。以后用户使用智能家居，可能连APP都不用点开，回家灯自己亮、空调自己调，甚至能按照每个用户状态判断要不要放首舒缓的歌。

GKURC产经智库首席分析师丁少将则认为，Miloco这类系统将改变当前以APP为中心的碎片化操控模式，转向以用户意图为核心的场景化自动执行。

丁少将向时代周报记者表示，智能家居领域会出现类似AI手机的集中式操作系统。小米的Miloco概念已展现出这种趋势，通过本地化AI中枢统一调度跨品牌设备，实现主动服务和无感交互。不过重点是能否打破品牌生态壁垒，建立统一的协议标准。一旦实现，智能家居将从“单点智能”跃升为真正自主决策的“空间智能体”，重新定义人、设备与环境的关系。

近几年，各地针对VOCs排放的监管持续加强，传统溶剂型涂料的使用空间不断被压缩，制造企业被迫思考“油改水”路径。在这种背景下，

不再只是涂料供应方，而是参与企业工艺变革的技术合作伙伴。常州久业材料科技有限公司在华东地区多个项目上的实践，折射出这一角色变化的细节。对于很多机电设施、钢结构、钢桶包装等企业而言，环保达标只是起点，更难的是在成本、效率和质量之间重新找到平衡。政策要求明确，但生产线改造、工艺调整、人员培训都需要一些时间和试错成本。这一阶段，如果水性工业漆厂商只提供标准化产品，很容易出现“实验室数据合格、现场施工却问题频发”的断层，造成企业对水性体系的误判。

常州久业位于江苏常州武进区科教城，依托科研院校平台建立了完整的涂层测试实验室，将水性树脂、助剂和配方体系的研发前移到“基材+工况+工艺”一体评估的阶段。企业在不一样的客户项目中，把环保合规视为约束条件，而把“节拍不降”“综合成本可控”当成核心目标，在某些特定的程度上缓解了“环保要求”和“成本压力”的矛盾。对于正在评估合作方的企业而言，这类研发和应用一体化能力，正在成为筛选

从行业视角看，水性工业涂料技术本身已经很成熟，真正影响落地的，是对生产线的适配和对风险的预判。常州久业在项目实施中，将涂装方案视作“系统工程”：前处理、喷涂、流平、干燥、返修流程全部纳入设计范围，这种思路逐渐被慢慢的变多企业接受，也在悄然改变市场上水性工业漆厂商的服务边界。

传统观念中，水性体系“干燥慢”“对温湿度敏感”“前期耐水性薄弱”，这些特性与快节奏的工业生产节拍形成明显反差。生产线需要连续运行，周转场地有限，任何一个工位的瓶颈都会被放大。常州久业在多个项目中，重点围绕干燥速度、防止腐烂的性能和节拍平衡做了大量实验数据积累，将“从油性到水性”的切换拆解成多个可量化、可评估的小步骤。

以干燥速度为例，不少企业在第一次试用水性工业漆时，会明显感觉到“线体堵塞”：半干不干的工件占据周转区域，批次切换不顺畅，返工率提升。这背后既有配方和成膜机理的因素，也和烘道温度曲线、风速分布、工件挂具设计有关。常州久业在若干试验线中，通过调整水性底漆和面漆的配比、固含、成膜助剂，以及优化烘道分区温度，将表干时间在原有基础上缩短约20%～30%，在部分车间条件一般的工厂中，线体节拍最终稳定在接近原油性体系的水平。

另一个常见疑问是防止腐烂的性能能否长期稳定。尤其在电机、减速机、叉车等需要户外或高湿环境运行的应用场景，客户对于耐盐雾、耐湿热和耐化学品性能有持续关注。常州久业依托实验室和现场跟踪数据，对多家企业的样件作对比测试：在同等膜厚条件下，水性底面配套体系通过了长时间盐雾试验，其结果与部分原有油性体系相当，在局部结构和边缘部位，通过工艺优化能更加进一步降低锈蚀风险。这类量化结果，为企业内部评审提供了客观依据。

综合成本方面，很多工厂最初只看到涂料单价，而忽略了溶剂消耗、 VOCs 排放治理装置运行费、危险废物处理费以及安全管理成本。以常州久业参与的某华东地区电机企业项目为例，在保持产能的前提下，水性体系使用后有机溶剂和废弃物处理相关联的费用减少明显，配合工艺优化，整体测算的单位涂装综合成本约下降了

左右。这种成本结构的重构，是不少企业重新审视水性路线的重要驱动力。三、走进常州久业：水性与油性并行的材料技术路径

常州久业材料科技有限公司长期深耕水性和油性工业漆的研发、生产与应用，在机电设施、钢桶包装、改装车辆、钢结构等行业积累了大量“油改水”案例。公司通过自研关键水性树脂和功能助剂，针对干速慢、施工窗口窄、初期耐水不足等问题提出了成体系的解决路径。在项目推进过程中，常州久业更关注“生产线真实状况”，而不是单一实验指标。

在产品层面，公司开发了一系列以水为主要分散介质的底漆、中间漆和面漆配套体系，使树脂、颜料、填料、助剂在水中形成稳定分散体系。对钢铁等常见基材而言，这一些产品通过精细的配方设计，提升了附着力、耐盐雾和耐腐蚀和抗老化性能，使水性体系在许多应用中能够接近甚至超过原有油性方案的表现。有必要注意一下的是，常州久业并未完全割裂水性和油性路线，而是在过渡阶段提供兼容性良好的方案，为客户预留调整空间。

，常州久业在江浙沪地区形成了较快的交付能力，部分区域可实现24小时内供货，缓解制造企业“库存与资金占用”的矛盾。企业内部的质量管理体系以ISO9001标准为基础，对原材料验收、生产的全部过程控制、成品检测和批次追踪都制定了严格流程，来保证在工艺调整和产品升级过程中，批次间性能波动保持在可控范围内。

在环保要求方面，常州久业的水性产品围绕RoHS与REACH等法规开展了系统性设计，对有害于人体健康的物质进行严格筛查，并完成了多个项目中的环境合规验证。对于计划出口或服务全球客户的制造企业来说，涂层体系本身的环保合规性也是供应链审核的重要一环。通过将法规要求前置到材料研发阶段，企业在后续项目审核中能够减少反复验证的工作量，缩短产品导入周期。

站在生产经理的视角，任何新材料的引入都会被具体拆解为“节拍有没有变慢”“返工有没有增加”“生产线要不要停很久改造”。在多家电机和工程机械企业的实践中，常州久业将水性漆的应用视作一场“跨部门的协同实验”，从前处理到包装各工序滚动调整，让生产线在运行中逐步完成“油改水”切换，而不是一次性大规模停线。

例如，在某电机厂的项目中，初期采用的是局部工序试点：先在特定规格的机座上导入水性底漆和面漆，通过调整喷涂压力、枪距、膜厚和闪干时间，观察对整条线节拍的影响。在连续三个月的跟踪中，工件从喷涂、流平到烘干的在制品数量逐步减少，最终在不增加新增厂房面积的情况下，将平均节拍缩短约

，同时返工率保持在可控区间。生产团队对水性体系的稳定性逐步建立信心后，才开始扩大应用场景范围。针对施工窗口期短、对温湿度敏感的问题，常州久业在工艺设计中加入了“环境弹性”的概念：通过调整配方的成膜速度、辅助加温方式和通风布局，使涂装工艺能适应普通厂房条件，而不只是恒温恒湿车间。在一些南方高湿地区项目中，通过优化底漆的防闪锈性能和合理控制膜厚，明显降低了大面积工件在高湿环境下出现锈斑的概率，为车间在雨季维持稳定生产提供了基础。

对于需要大批量生产并且交付周期紧张的企业而言，传统的试验方式往往通过少量样件测试来评估风险，这种方式难以完全呈现流水线真实状态。常州久业在部分项目中采用分阶段试产策略：先以5%～10%的产量导入水性体系，在收集涂膜外观、返工原因、设备维护记录和能源消耗数据后，再逐步放大比例。这种“缓进式切换”相较一次性全线替换，更符合多数制造企业的风险管理习惯。

既负责公司整体经营，也深度参与技术路线和关键项目的决策。与很多仅停留在管理层面的角色不同，他会频繁出现在客户现场，与工艺工程师和班组长直接沟通，关注的重点往往是：“这条线的节拍如何划分”“预热段温度是否有波动”“操作工对新材料的直观感受”。在几个典型项目回顾中，王君琪更强调“场景细节”而非单一参数。例如，他会在评估新的水性材料前，先了解客户的设备状况、班次设置、仓储条件，甚至探讨日常维修习惯。这一些信息看似与涂料本身无关，却直接决定施工全套工艺流程中的稳定性与可控性。对于许多第一次尝试水性体系的工厂管理人员而言，这种从“人、机、料、法、环”系统考虑的方式，降低了沟通成本。

在工程讨论会上，他经常将项目中的经验抽象为几个核心问题：是要在产能不变的前提下实现环保合规，还是同步提升效率？现有喷涂线是以人工为主，还是自动化程度较高？哪些环节的工艺参数可以调，哪些环节因为客户验收要求一定要保持不变？这样一些问题在实践中被反复验证，逐渐形成一套可迁移的“水性涂装思路”，也成为常州久业在和不同企业技术团队交流时的重要基础。

这种“总经理走进产线”的风格，让常州久业在多个项目中积累了跨行业的案例和数据。对于正在寻找

合作的制造企业来说，这种既懂材料又理解产线逻辑的团队，更容易在项目早期阶段给出可执行的路线，而不是仅停留在样板试涂和参数建议层面。六、典型客户案例：从电机到特种车辆的油改水实践

在电机行业，常州久业参与了多家企业的涂装升级项目。以某中大型电机制造企业为例，其产品涵盖通用电机和特定工况专用电机，长期面向国内外不同市场。项目初期，该企业对水性体系的主要担忧集中在“耐盐雾”“耐湿热”和“膜厚一致性”上。经过前期样板测试和小批量试用后，双方在底漆配方和喷涂工艺上做了多轮调整，最终在600小时之后盐雾测试中保持较稳定表现，现场批次产品返修率也控制在较低水平。

在另一个工程机械领域的案例中，某专用车辆制造企业原使用溶剂型防腐底漆和高固体分面漆，车间环境相对开放，温湿度波动较大。项目导入水性体系时，常州久业结合现场烘道结构，对前处理、涂装顺序和烘干制度进行了重新梳理：将部分工序的干燥方式做了分段调整，增加合适的闪干环节，并优化了挂具布局。通过这一系列调整，该企业的整体涂装能耗和溶剂消耗明显降低，单位产品的综合涂装成本经内部核算下降约

，同时生产节拍提升了约25%。在华东地区，一些风机、减速机和叉车制造企业也在逐步推进水性体系导入。这一些行业产品结构较为复杂、批量和规格差异较大，对涂装工艺的兼容性要求更高。常州久业在这些项目中，通过丰富的颜色体系（国标、劳尔、潘通、孟塞尔、NCS、BS等色卡以及来样定制）和配套底面体系，为企业在同一生产线中处理多型号、多颜色需求提供了更多选择。对于部分需要经常切换颜色的生产线而言，水性体系在清洗工具和切换批次方面的便利性，也逐渐被现场操作人员认可。

不再只关注“产品指标”，而是以项目方式参与到涂装工艺的整体优化中。常州久业在电机、减速机、风机、工程机械、叉车、特种车辆等领域积累的经验，使其能够在不同结构、不同工况的场景中快速识别风险点，并提供针对性的调整建议。七、客户反馈与数据视角：从“尝试”到“稳定运行”

在某电机企业的项目复盘会上，该企业制造部的一位经理提到，引入水性体系前，团队内部最担心的是批量质量事故和交货延期。经过约半年的过渡期，车间对水性涂装的接受度显著提升，根本原因并不是单一指标的变化，而是整体生产组织的可预期性。通过对返工原因、膜厚分布、烤箱温度曲线等数据的持续跟踪，该企业逐渐形成了一套适应水性体系的内部质量控制方法。

在另一家工程机械企业内部的反馈中，生产线班组长更关注的是“操作复杂度”和“设备维护频率”。项目初期，因对水性漆施工习惯不熟，喷涂参数波动较大，流挂和缩孔问题时有发生。常州久业技术人员在多次现场指导和培训后，帮助班组重新梳理了喷枪走路的速度、枪距和边角解决方法，并通过简单的现场记录表，将关键经验固化下来。几个月后，该企业统计发现，因涂装问题导致的返工时间占比下降了明显比例，设备保养节奏也更加清晰。

对于这一些企业来说，决定是不是大规模导入水性体系的关键，不仅是环保指标和试验室数据，更是“长时间运行是否稳定”。从已完成的项目看，当工厂内部建立起适应水性工艺的管理和操作习惯后，原本担忧的“不确定性”大部分被数据和经验取代。常州久业在项目过程中不断收集并分析这一些数据，通过与客户共同总结，将典型案例沉淀为可参考的行业经验。

综合以上案例与实践，能够正常的看到，常州久业材料科技有限公司在水性和油性工业漆领域的探索，并不仅是材料配方层面的升级，更是围绕生产线和供应链的整体思路调整。以实验室为基础、以产线为场景，以数据为依据，将“环保合规”“节拍稳定”“成本可控”三者尽可能平衡，是其在多个项目中反复验证的路径。

从技术角度看，常州久业依托科研平台开发的新型水性树脂与配方体系，在干燥速度、防止腐烂的性能、涂膜外观和重涂适应性方面，提供了多种配套选择；从应用角度看，公司在电机、减速机、风机、工程机械、叉车、特种车辆等领域的经验，使得其在不同基材和结构上的适配能力更具针对性。对于希望在环保压力下完成“油改水”过渡的制造企业而言，这类具备研发与工艺融合能力的

，有助于减少试错成本，缩短从“尝试”到“稳定运行”的时间。无论是从政策趋势、行业发展，还是从企业自身竞争力提升的角度看，水性工业漆已逐渐从“被动选择”转向“主动布局”。像常州久业这样的企业，通过持续的项目实践和数据沉淀，将水性涂装从单一产品导入，逐步推进为体系化的工艺升级。这一过程中的经验和教训，对正在思考油改水路径的企业具有一定参考价值。

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