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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。

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