Google DeepMind 推出基于 Gemini 2.0 研发的新一代 机器人 AI 模型：Gemini Robotics和Gemini Robotics-ER，通过新增物理动作作为输出方式，使机器人能够直接执行任务。这种模型赋予机器人更强的适应性、交互性和灵活性，让它们能够处理广泛的现实世界任务。

🔍 本次发布的两个核心 AI 模型：

  1. Gemini Robotics —— 具备“视觉-语言-动作”（Vision-Language-Action, VLA）能力，可直接控制机器人执行任务
  2. Gemini Robotics-ER —— 具备 空间理解（Embodied Reasoning，ER具身推理），可帮助研究人员让机器人更好地适应真实环境

🚀 Gemini Robotics 的主要特性：

  • 泛化能力：Gemini Robotics利用Gemini 2.0的世界理解能力，机器人能够处理未见过的新物体、新指令和新环境，甚至完成训练中未见过的新任务。在综合泛化基准测试中，Gemini Robotics的性能比其他最先进的VLA模型高出一倍以上。例如，它能完成未训练过的任务，如扣篮一个新篮球。
  • 交互性：它能理解日常语言指令（包括不同语言），并快速响应环境或指令的变化。例如，当物体被移动时，它能迅速重新规划行动路径，无需额外输入即可继续任务。
  • 灵活性与灵巧性：通过多模态推理（结合视觉、语言和动作），机器人能精确操控物体，完成多步骤任务。支持执行需要精细动作的复杂任务，如折叠纸鹤、将零食装进拉链袋或轻柔放置眼镜。
  • 多形态适应：Gemini Robotics不仅限于特定机器人类型，它可以适配从双臂机器人平台（如ALOHA 2）到人形机器人（如Apptronik的Apollo）的多种形态。

Gemini Robotics：更智能的机器人 AI

🌍（1）通用性：能处理新情况、新环境

📌 特点：无需专门训练，即可适应新的任务、物体和环境
✅ 支持泛化推理：可以处理从未见过的任务
✅ 适应新物体和指令：能够理解新的指令和环境
✅ 性能大幅提升：在 通用性基准测试 中，性能比现有最先进的 VLA 模型高出 2 倍

💡 举例：

  • 机器人可以识别从未见过的工具，并推断其用途
  • 它可以根据环境变化调整行动，比如在厨房里找到不同类型的锅具

🤖（2）交互性：自然语言交流、动态调整

📌 特点：机器人能够与人类进行实时互动，并根据环境变化调整行为
✅ 语音 & 文字指令理解更强：可处理更复杂的日常对话
✅ 适应环境变化：能检测物体位置变化并调整策略
✅ 动态任务调整：即使物品掉落或任务变化，机器人也能快速重新规划

💡 举例：

  • 你告诉机器人：“请帮我整理桌子。”
  • 机器人可以分辨垃圾、书籍和电子产品，并将它们放到合适的地方
  • 如果你改变指令，比如“把水杯放到架子上”，机器人会立刻调整行动

🎯（3）灵活性：精细操作能力（Dexterity）

📌 特点：具备更高的机械灵活性，能够执行更精细的操作
✅ 更复杂的任务执行能力：例如折纸、整理物品、组装零件
✅ 多步骤操作能力：可以完成多步骤的任务，比如 打开包装、倒水、摆放餐具

💡 举例：

  • 机器人可以折叠一只精致的纸鹤 🦢
  • 可以 打开食品包装，并把零食放进密封袋
  • 可以 系鞋带 或 拼装家具

🦾（4）支持多种机器人硬件

📌 特点：可适配不同类型的机器人
✅ 兼容双臂机器人 ALOHA 2（研究实验室广泛使用）
✅ 支持 Franka 机械臂（学术界常见）
✅ 可集成到 Apptronik Apollo 等类人机器人中

💡 举例：

  • 研究人员可以在不同机器人硬件上运行 Gemini Robotics，无需大幅改动
  • 类人机器人 Apollo 可以执行复杂的工业任务，如 组装、搬运、物流配送

Gemini Robotics-ER：让机器人具备空间理解

除了Gemini Robotics，Google DeepMind还推出了Gemini Robotics-ER（Embodied Reasoning，具身推理）。这是一个专注于空间理解的视觉-语言模型，旨在帮助机器人专家将其与现有的低级控制器结合使用。它能让机器人更好地理解周围环境，例如识别物体及其可交互部分（如杯子的把手），并规划行动路径。

🔍 Gemini Robotics-ER 是增强版的 Gemini 机器人 AI，具备更强的空间感知能力。
📌 特点：

  • 3D 物体检测 & 空间理解（更准确地感知物体位置）
  • 智能路径规划（计算最佳路径，避免障碍物）
  • 动作安全性评估（判断某个动作是否安全）

💡 举例：

  • 机器人可以 理解如何正确抓取咖啡杯，并选择合适的角度和抓握方式
  • 在仓库里，它可以 规划最优路线搬运货物

  • 在家中，它可以 避开宠物、家具等障碍物，确保安全行动

机器人安全性：AI 如何确保安全？

🔍 Google DeepMind 采用多层安全策略，确保机器人不会做出危险动作

📌 核心安全措施：

✅ 物理安全：避免碰撞、控制机械臂力道
✅ 任务安全：防止机器人执行危险任务，如损坏物品、伤害人类
✅ 行为约束：基于 阿西莫夫机器人三定律，AI 遵循人类设定的规则

📢 Google DeepMind 还发布了新的安全数据集（ASIMOV 数据集），用于检测 AI 机器人在现实场景中的潜在风险。

5️⃣ 未来应用场景

🎯 工业制造：机器人可以完成 装配、包装、分拣
🏠 家庭助手：帮助整理家务、做饭、照顾老人和儿童
🚚 物流 & 仓储：优化 自动搬运、货物分拣
🏥 医疗护理：辅助护理人员照顾病人

🔗 合作伙伴：

  • Apptronik（类人机器人 Apollo）
  • Agile Robots、Agility Robotics、Boston Dynamics（机器人研究）

官网：https://deepmind.google/technologies/gemini-robotics/

介绍：https://deepmind.google/discover/blog/gemini-robotics-brings-ai-into-the-physical-world/

技术报告：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini-robotics/gemini_robotics_report.pdf