Xiaomi presented an AI driven Human x Car x Home ecosystem at MWC 2026, highlighting cross device intelligence across phones, vehicles, and home appliances. The booth featured Xiaomi 17 Series, Leica Leitzphone powered by Xiaomi, SU7 Ultra, Vision Gran Turismo, and Xiaomi Pad 8 Series.
샤오미가 모바일 월드 콩그레스 2026에서 AI로 구동되는 Human x Car x Home 스마트 생태계를 선보였다. AI를 디지털 인터페이스에 한정하지 않고 일상의 물리적 영역으로 확장하는 방향을 제시하며, 상용화 단계의 적용 사례를 중심으로 구성했다.
전시 포트폴리오는 Xiaomi 17 Series와 Leica Leitzphone powered by Xiaomi, Xiaomi Electric Scooter 6 Series, 미지아 스마트 가전 풀 라인업으로 구성됐고, 모빌리티 분야에서는 Xiaomi SU7 Ultra와 Xiaomi Vision GT를 함께 공개했다.
샤오미는 Xiaomi Miloco를 스마트 라이프 지능의 핵심 요소로 제시했다. Xiaomi Miloco는 샤오미 파운데이션 모델 Xiaomi MiMo의 적용 사례로, 멀티모달 인식과 데이터 분석을 결합해 실제 환경 맥락을 이해하고 대응하는 방식으로 설계됐다. 엣지와 클라우드 협업 아키텍처를 적용해 온디바이스 데이터 처리를 지원하고, 민감한 데이터를 로컬에 유지하는 방식으로 프라이버시와 보안을 강화한다.
Xiaomi Miloco는 홈 환경에서 TV 시청, 독서, 스마트폰 사용 등 활동에 따라 조명을 조정하고, 정돈 상태를 인식해 로봇청소기에 작업을 지시하며, 수면 상태와 체감 환경을 분석해 실내 온도를 조절하는 시나리오를 포함한다. 자연어 기반 대화로 스마트 홈 작업을 수행하고, 수동 규칙 설정 없이 AI 추론 기반 자동화를 구현하는 방식도 제시했다.
샤오미는 스마트폰, 차량, 스마트 가전을 아우르는 HyperAI 생태계 확장도 함께 언급했다. Google Gemini 협업 기반의 Xiaomi HyperAI는 디바이스 전반에서 일관되게 작동하는 시스템 수준 지능을 목표로 하며, 기기 간 협업 효율을 높이는 방향을 포함한다. 샤오미 17 Pro와 샤오미 17 Pro Max에는 Dynamic Back Display를 적용해 후면 디스플레이 기반 상호작용과 촬영 보조, 후면 패널 게임 플레이 등 활용 시나리오를 제시했다.
Xiaomi Vision Gran Turismo는 MWC에서 실물로 공개된 전기 하이퍼카 콘셉트로 부스에 전시됐다. 물방울 형태 콕핏, 공기역학 채널, 액티브 웨이크 컨트롤 시스템, 헤일로 형태 테일라이트를 적용해 공기 흐름을 중심으로 한 디자인 요소를 구성했다. 소파 레이서 콘셉트 인테리어에는 Xiaomi Pulse 기능을 포함해 조명과 사운드 기반 상호작용 요소를 담았고, Human x Car x Home 생태계 연동을 전제로 했다.
모바일 이미징 분야에서는 Leica와의 협업을 공동 연구개발에서 제품 개발과 사용자 경험 전반으로 확장했다. Xiaomi 17 Ultra는 1인치 LOFIC 메인 카메라 센서와 라이카 APO 인증 광학 망원 줌 렌즈를 포함한 광학 시스템을 도입했고, 야간 촬영, 고대비 환경 디테일, 망원 촬영 품질 개선을 목표로 했다. Leica Leitzphone powered by Xiaomi는 Leica M 시리즈 카메라에서 영감을 받은 디자인 요소를 적용했고, 가죽 질감 마감과 매트 표면을 결합한 투톤 후면 패널로 그립감을 고려했다.
샤오미는 글로벌 스마트 가전 전 라인업 전시를 통해 해외 확장을 강조했다. 에어컨, 냉장고, 세탁기 등 대형 가전의 글로벌 전개를 확대하고, 사용 맥락을 이해하고 적응하는 지능형 단말로의 전환을 목표로 제시했다.
지속가능성은 Human x Car x Home 전략의 주요 요소로 제시됐다. 우한 스마트 가전 공장 1단계를 포함해 스마트폰 공장과 EV 슈퍼 팩토리를 기반으로 자동화, 디지털화, AI 기술을 적용한 통합 제조 체계를 언급했다. 자원 효율 향상, 폐기물 감소, 탄소 집약도 저감과 관련된 방향도 포함했다.
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