罗福莉交上了在小米的第二份答卷。
3月19日，小米发布「面向Agent时代」的旗舰基座模型Xiaomi MiMo-V2-Pro，以及全模态基座模型Xiaomi MiMo-V2-Omni和语音合成模型Xiaomi MiMo-V2-TTS。
此前，罗福莉的*份答卷，是去年12月小米发布的MiMo-V2-Flash，对标DeepSeek-V3.2。彼时，距离罗福莉刚正式宣布加入小米刚过去一个月。
颇具戏剧性的是，这次的新模型MiMo-V2-Pro、MiMo-V2-Omni的早期测试版在OpenRouter上匿名发布，API调用量多天登顶日榜，外界都在猜测是不是DeepSeek的新模型。
雷军发微博表示，Mimo-V2-Pro，在Artificial Analysis上位列全球第八，如果按照大模型品牌来看，位列全球第五，超过了xAI的Grok。
“我们在AI领域上相对比较低调，实际进展可能比大家看到的要快很多。”
原本是低调的匿名测试，却反而因为外界的“错认”得到了肯定。从雷军的表态不难看出，小米在AI领域的野心高筑。
而雷军的底气，大概很大程度上来自于如今小米AI的一员干将——小米MiMo大模型负责人罗福莉。
小米在AI领域发力很早，但并未跻身*梯队。去年12月，前DeepSeek核心成员、人称“天才少女”的罗福莉加入小米，被外界视为小米AI研发“正规军化”的里程碑。
此次模型发布，罗福莉在社交媒体上发文，形容新模型的发布：“我称之为悄无声息的伏击。”
罗福莉解释，这并非是团队事先策划了“伏击”，而是从 Chat 到 Agent 的范式转变来得太快，快到连团队自己都有点难以置信。
但即便是刻意为之的“伏击”又如何？在AI战场上落后的小米，需要的正是一鸣惊人的能力与勇气。
更妙的是，罗福莉最擅长的，正是从落后到拔尖、悄无声息的伏击。
01
低起点的“天才少女”
罗福莉最为人所熟知的称号是“天才少女”，她自己却并不认可。
“天才少女”的称号始于2019年罗福莉*次火出圈。
当时有人发现，北京大学计算机系的硕士研究生罗福莉，居然有“八篇ACL论文”。ACL是自然语言处理（NLP）领域的*国际会议，含金量极高，被誉为“NLP界奥斯卡”。这件事在知乎上发酵，崇拜、赞许、质疑的声音同时涌来。
罗福莉亲自在知乎发文解释，称自己向ACL投了两篇论文，其他只是“部分参与了实验室同学的研究”。之后罗福莉还曾回忆那段往事，认为2019年正逢AI论文集中爆发的时代，这也是她被关注到的一个背景。
六年后，罗福莉重新回到公众视野，就是传闻小米“千万薪酬”招她加入之时。
人们回溯罗福莉从北大硕士毕业之后的轨迹——作为“阿里星”的身份直通阿里达摩院，然后加入DeepSeek，是DeepSeek-V2的关键开发者，如今又被小米高薪挖走，更加深了对她“天才少女”标签的认同。
但罗福莉并不喜欢这个称号。
加入小米，罗福莉发了个朋友圈：“请互联网还我一片安安静静做事的氛围吧，我不是天才少女，只想安安静静做难而正确的事情。”
罗福莉并非自谦，她*优秀，但绝非“天才”。
罗福莉1995年出生于四川宜宾，小时候并非尖子生，甚至经常排名靠后。好在父母不是打压式教育，而是陪着罗福莉制定阶段性的小目标，一步一步往上“挪”，真就逐渐成为了尖子生。
后来，罗福莉一心想去一线城市开拓视野，考入北京师范大学，读电子专业，又转专业进入了计算机系。在这里，罗福莉又要重走一遍小时候的路，她又排名靠后了。
五十个人左右的班级，罗福莉连前三十都进不去。编码题别人三分钟能做出来，她得用三个小时。
但是罗福莉当时已经盯上了保研北大的名额，每年只选三四个。用了一年的时间，罗福莉的成绩稳在了保研线以上，又盯上了北大计算机系。
刚升到大三，罗福莉就开始试图联系北大的导师，成功进入了北大语言计算实验室实习。十个实习生，只有一个保研到北大计算机系的名额。
而罗福莉，又垫底了。
同期的其他实习生都是北大本校的，她的专业基础根本不够用，连“人人都会”的通用编程语言Python都不会。
于是又是艰苦的“蜗牛爬”，罗福莉后来回忆那段日子，七天入门Python，四个月后以二作发了*篇顶会论文，苦是真苦，值也是真值——她真的拿到了那*一个保研名额。
了解了罗福莉的这些经历，就不难理解她对“天才少女”的拒绝。被称作天才，实际上也是被抹杀了一路的努力，也抹杀了她*的优势。
02
从DeepSeek到小米
落后了，没关系，追上去。这样的罗福莉，和去年的小米是天作之合。加入小米之前，罗福莉还完成了一轮自我进化。
从北大研究生毕业之后，罗福莉没有继续读博，而是进入了阿里达摩院。
专门针对*毕业生的“阿里星”项目，江湖传闻录取率不到1%，罗福莉就是其中之一。
在阿里达摩院，罗福莉主导开发了多语言预训练模型VECO，这个模型直接服务于跨境电商场景，重要性不言而喻。
罗福莉曾感慨“阿里一年，人间十年”，在阿里达摩院并不全是胜利和喜悦，也有挫败和落寞。比如她很早就参与过千亿参数模型训练，但*次做1750亿参数规模的模型，数据清洗不到位、框架效率低下，最后喂出来的模型很大，却臃肿不堪，并不“聪明”。
转机出现在 ChatGPT 之后。行业补完了那一课，她也把之前踩过的坑一一理清。
2022年，罗福莉加入了当时连官网都没有的、DeepSeek的母公司幻方量化。在DeepSeek，她开始重新审视科学的研究路径：如何精准地Scaling参数与数据？如何设计高效的训练架构？
罗福莉主导开发DeepSeek-V2，2024年5月发布，将推理成本降低至每百万tokens仅1元人民币，是GPT-4 Turbo的七十分之一，一度被称为“AI界的拼多多”。
等到2025年，国内大厂掀起人才大战的时候，罗福莉已经完成了从学术到工业的进化。
03
悄无声息的伏击
小米入局AI并不算晚，早在2023年8月，小米就曾发布MiLM-6B模型。去年6月发售的AI眼镜，也曾在京东旗舰店打出五日销量破万的好成绩。如果泛化到更广阔的场景，小米在2021年就布局具身智能。
但是小米尚未跻身*梯队。
2023年5月，小米公开发声“不会做OpenAI类的通用大模型”，但是时间到了2025年，雷军显然变了主意。
去年，一波人才抢夺战在大厂打响。谷歌DeepMind原研究副总裁吴永辉出任字节AI研究部门Seed新负责人，字节还请来了谷歌原VideoPoet项目负责人蒋路，零一万物原预训练负责人黄文灏、阿里通义大模型原技术负责人周畅。
而雷军也出手，重金从DeepSeek请来了罗福莉。传闻中的“千亿薪酬”，也让罗福莉再一次成为舆论争议的焦点。
小米的情况是复杂的。
难点在于要同时推进两类不同方向的AI：一类是以应用和交互为核心的数字智能，另一类是面向真实场景的智能系统。前者更依赖模型能力与产品体验，后者则涉及感知、决策与工程落地，技术路径差异明显。
大多数公司只聚焦其中一条，而小米需要同时探索两条路径，并思考它们之间的协同方式。国内需要这样思考的公司不多。
去年12月，2025小米“人车家全生态”合作伙伴大会上，罗福莉作为第三位嘉宾上台演讲。
当天除了发布MiMo-V2-Flash之外，小米自研MiMo系列大模型家族赫然呈现：推理大模型、视觉推理大模型、原生端到端音频生成模型、端侧视觉语言大模型、具身大模型。
罗福莉直言有一些紧张，但是却在台上金句频出。
罗福莉认为，下一代智能体系统不是一个“语言模拟器”，而是一个真正理解人类世界，并与之共存的“智能体”。
在她看来，AI进化的下个起点，一定是有一个能跟物理世界交互的模型。
AI不仅要看懂画面，还要理解背后的物理规律；AI不仅要推理文本，而是理解世界的运作逻辑。
这不禁让人想到李飞飞、杨立昆等*学者所选择的“世界模型”的路径。
罗福莉说，这一点并非共识。
比如OpenAI的联创之一、前首席科学家伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）就认为，通过文本学习，模型也能内化出对世界的抽象认知和推理能力。换句话说，单靠语言就可以逼近通用智能。
罗福莉的野心，可见一斑。
罗福莉面临的挑战也更大，如果说之前的经历让她完成了从学术到工业应用的进化，那么在小米如此规模的企业担任MiMo大模型负责人，她势必还需要蹚过管理与协同的河。
她负责的团队是大模型Core，直接归属于小米集团技术委员会管理。真正要落地，得面对的是各条已经跑起来的业务线——无论是终端，还是自动驾驶，背后都有自己成熟的研发团队和既定节奏。
遥想十几年前，小米*次尝试造芯，全资子公司松果电子研发，手机团队并不买账。2021年小米重启造芯计划的时候，就干脆放在了手机部之下。
小米连发三个模型，还只是个开始，模型能力还需进一步检验。罗福莉能否最终协助小米，如同她自己在人生中完成很多次的那样，完成一场从落后到顶峰的“逆袭”，尚未可知。
这场悄无声息的伏击，能不能从一次漂亮的出手，变成长期的战斗力？
