谷歌 DeepMind 发布 Gemini 机器人模型

在人工智能技术向具身智能演进的关键节点，谷歌 DeepMind 于 2025 年 3 月推出两款基于 Gemini 2.0 的机器人控制模型 ——Gemini Robotics 与 Gemini Robotics-ER，标志着 AI 系统首次实现从数字推理到物理操作的全链条突破。这一技术突破不仅重新定义了机器人的智能边界，更预示着通用型机器人时代的到来。

一、技术突破：三大核心能力重塑机器人智能

Gemini Robotics 作为全球首个融合视觉 – 语言 – 动作（VLA）的大模型，通过三大核心能力革新机器人交互范式：

1. 通用性：突破传统机器人依赖特定场景训练的局限，可自主适应新物体、新指令与新环境。在综合泛化基准测试中，其性能较现有顶尖模型提升超过一倍，例如未经过篮球训练的机器人能通过语义理解完成扣篮动作。
2. 交互性：基于 Gemini 2.0 的多语言对话能力，支持自然语言指令与实时环境反馈。机器人可在操作过程中动态调整策略，如在抓取葡萄时因滑落而重新定位，或在容器位置变动后继续执行放置任务。
3. 灵巧性：通过双臂协同控制实现毫米级精度操作，完成折纸、密封袋封装等复杂任务。实验显示，其操作精度达到人类手工水平的 85%，为家庭服务、精密制造等场景奠定基础。

Gemini Robotics-ER 则专注于空间推理能力的强化，通过 3D 环境建模与路径规划算法，使机器人能理解物体间的物理关系。例如面对咖啡杯时，模型可自动识别手柄位置并规划两指抓取路径，成功率较基础版提升 2-3 倍。

二、生态布局：多形态适配与安全框架

DeepMind 通过开放协作构建机器人生态：

• 硬件适配：模型基于 ALOHA 2 双臂平台训练，但已实现对 Franka 机械臂、Apptronik 人形机器人 Apollo 等多形态设备的兼容，未来计划支持波士顿动力等企业的机器人系统。
• 安全体系：推出分层安全架构，包含低层级的电机控制保护与高层级的语义风险评估。其 ASIMOV 数据集覆盖 2000 + 安全场景，结合宪法 AI 机制，确保机器人行为符合人类伦理规范。
• 合作伙伴：与 Apptronik 联合开发下一代人形机器人，向 Agile Robots 等企业开放模型测试权限，加速技术落地。

三、应用场景：从工业到家庭的智能渗透

两款模型已在多个领域展现应用潜力：

• 工业制造：双臂机器人完成齿轮皮带安装，精度超越人类操作员；
• 物流仓储：动态调整路径完成包裹分拣，适应无序堆放环境；
• 家庭服务：整理桌面、准备餐盒等日常任务，支持多轮对话交互；
• 教育科研：通过虚拟实验平台辅助物理教学，实时反馈操作结果。

四、挑战与展望：迈向通用智能的关键一步

尽管技术突破显著，DeepMind 仍面临多重挑战：

• 实时性优化：复杂任务处理延迟需从当前的 0.8 秒进一步缩短至 0.3 秒以下；
• 能耗控制：端侧算力需求与设备续航的平衡问题亟待解决；
• 伦理规范：具身 AI 的自主决策可能引发隐私泄露与安全风险。

未来，随着 Gemini 模型与英伟达 GB300 芯片的协同优化，机器人有望实现更低延迟、更高能效的边缘计算能力。