Google DeepMind 釋出 Gemini Robotics 2:單一 AI 大腦控制人形機器人全身運動
Google DeepMind 釋出 Gemini Robotics 2 模型家族,首次實現從視覺到動作的全身人形機器人控制,可協調多臺機器協同作業並在數小時內適配新機器人本體。系統包含三個模型層級,但在精細操作成功率和執行速度上仍存在明顯短板,燈泡擰卸成功率 92%,而封口袋僅 40%。
機械臂out!全身協調才是真未來:DeepMind這次玩大了
谷歌DeepMind剛剛扔出王炸——Gemini Robotics 2模型家族!這波直接把機器人控制技術從"區域性操作"升級到"全身運動"時代。最狠的是,這套系統首次打通了從"看得到"到"動得了"的全鏈路,現在人形機器人不僅能走能蹲,還能在狹小空間裡精準操作物體。
實測環節直接看呆:Apptronik家的Apollo 2人形機器人,聽到一句"把澆水壺放進底層架子的綠色箱子裡",自己就哐哐完成了整套動作——走過去、抓起來、彎腰、精準投放。DeepMind機器人負責人Carolina Parada放話:"我們要讓AI殺進物理世界,打造所有機器人都能用的智慧底層。"
三層架構拆解:從動手到動腦
Gemini Robotics 2其實是模型全家桶,包含三個段位:
-
執行層(Gemini Robotics 2):把機器人的視覺聽覺訊號直接轉化成動作指令,專門負責動手。這代模型牛在能操控Apollo的5指22關節機械手玩打結、封口袋這些精細活,換個雙指夾爪也能適配。
-
大腦層(Gemini Robotics ER 2):負責高階局——拆解複雜任務+即時監控進度。實測中它能邊幹活邊呼叫谷歌搜尋,甚至能指揮Boston Dynamics的Spot機器狗幫忙拿零食。更騷的是支援不同機器人組隊開黑(比如輪式+人形搭配),現在已開放給開發者呼叫。
-
離線版(On-Device 2):沒網也能跑!適配新機器人只需200個樣本+幾小時訓練,直接破解機器人屆的技能遷移難題。
翻車資料曝光:精細操作還是菜
DeepMind這次罕見自曝短板。據Bloomberg實測,擰燈泡成功率92%,但到了精細活就拉胯:Chosun Daily資料顯示,扎垃圾袋成功率僅44%,封口袋更是隻有40%。
動作速度也是硬傷——機器人每個動作前都要"思考人生",而人類根本不用過腦子。DeepMind機器人主管Kanishka Rao坦白:"真正的靈活操作還很遠,機器人學習效率被人類吊打。"這其實是行業通病,各家搞機器人基礎模型的初創公司都在撞這堵牆。
安全牌怎麼打?ASIMOV基準+人類檢測
隨著機器人開始滿屋亂竄,DeepMind把安全牌拉滿。Gemini Robotics ER 2號稱"史上最安全",能敏銳檢測人類靠近立即暫停,確認安全區沒人才繼續幹活。
他們還搞了個ASIMOV-Agentic基準測試(名字取自科幻大佬Isaac Asimov),專門檢測機器人會不會拒絕危險指令,或者主動喊人來幫忙。雖然名字中二,但針對的核心風險——機器人亂執行錯誤指令——確實是實打實的工程難題。
硬體供應鏈的魔幻現實
最尷尬的來了:谷歌只做軟體不造硬體,但機器人硬體正在變敏感。Axios爆料,美國剛出臺政策禁售中國產機器人,可很多能跑這套系統的機器人本體偏偏Made in China。
谷歌現在抱緊西方夥伴大腿,包括Apptronik、Boston Dynamics、Agile Robots等,還有100+測試合作方。但對手也沒閒著:OpenAI和Nvidia都在憋大招,目標都是"一個模型,通吃所有機器人"。
階段性勝利而已
DeepMind很清醒,這次只是"里程碑"不是終點。Gemini Robotics 2確實讓機器人更實用了,但也清楚告訴我們:離人類隨手整理房間的水平還差十萬八千里。對中國玩家來說,這既是技術對標物,也提示了本土企業在硬體製造+軟硬結合上的機會視窗。
常見問題
Gemini Robotics 2 與之前的機器人模型主要區別是什麼?
之前的 DeepMind 機器人模型主要控制上半身完成桌面任務,Gemini Robotics 2 首次實現全身控制,可驅動人形機器人行走、下蹲、平衡並在狹窄空間操作物體,同時支援異構機器人協同作業。
為什麼封口袋成功率只有 40% 但燈泡擰卸能達到 92%?
精細雙手協調任務(如封口袋需要兩手配合施力控制)比單手旋轉動作(擰燈泡)複雜得多。業內普遍認為,類人靈巧操作仍是當前機器人技術的最大瓶頸,涉及觸覺反饋、力控制和即時調整等多維難題。
On-Device 2 模型'數小時適配新機器人'對開發者意味著什麼?
傳統方法中,將 AI 能力遷移到新機器人本體可能需要數週甚至數月的資料採集和訓練。On-Device 2 僅需不到 200 個示例和數小時即可完成,這大幅降低了多機型適配的時間和成本門檻,對小團隊尤其有價值。
美國禁售中國製造機器人對 Gemini Robotics 2 有何影響?
Google 不製造機器人硬體,依賴合作伙伴提供本體。美國政策可能限制其在中國製造硬體上的部署,目前 Google 主要與 Apptronik、Boston Dynamics 等西方廠商合作。這對中國開發者而言,反而可能是發展本土軟硬一體化方案的機會。
普通開發者現在能用 Gemini Robotics ER 2 嗎?
可以。Gemini Robotics ER 2(推理層)已通過 Gemini API 和 Google AI Studio 向開發者開放,可用於多步驟任務規劃、工具呼叫和多機器人協同場景的原型開發。
本文基於 GNews:TNW 報道, 由 AiDuo123 AI 編輯翻譯改寫。原文連結: https://thenextweb.com/news/gemini-robotics-2-whole-body-humanoid-control
相关 AI 工具
文中提到或相关的 AI 工具 — 点进去看适合谁、怎么用、值不值得折腾
Midjourney
精选AI 绘图
頂級 AI 影像生成工具,以畫面質感、藝術風格、構圖理解著稱。V7 模型在寫實和創意兩個方向均領先。需 Discord 或網頁版使用。
Cursor
精选AI 开发工具
AI-first 程式碼編輯器,基於 VS Code 構建,深度整合 Claude / GPT-4o 等模型。Composer 多檔案編輯、Tab 自動補全、Agent 模式三大殺手鐧。
Claude
精选大模型应用
Anthropic 推出的 AI 助手,以長上下文(200K tokens)、對複雜任務的細膩理解、Artifacts 視覺化輸出聞名。Claude Sonnet 4.5 / Opus 4.7 在程式設計、寫作、推理多項基準上領先。
相关推荐
同类资讯 — 由发布时间排序
Anthropic 與 OpenAI 領導人呼籲放緩 AI 模型開發步伐
Anthropic CEO Dario Amodei 與 OpenAI CEO Sam Altman 近日公開呼籲放緩 AI 模型開發速度。這一罕見表態來自行業頭部競爭對手,引發業界對 AI 安全、監管時機和技術發展節奏的新一輪討論。具體放緩方案、動機及行業響應尚待更多細節披露。

OpenAI 確認 2026 年不上市,Altman 稱需優先應對 AI 安全挑戰
OpenAI CEO Sam Altman 在最新採訪中明確表示,公司不會在 2026 年上市,主要原因是當前 AI 安全問題日益嚴峻。他強調需優先處理安全對齊(alignment)問題,並透露行業可能即將達成放緩 AI 開發的協議。此表態正值美國兩黨議員呼籲加強監管、Anthropic 等競爭對手發出 AI 存在風險警告之際。
Anthropic CEO 呼籲放緩 AI 發展獲行業響應 三大實驗室罕見達成共識
Anthropic CEO Dario Amodei 公開呼籲放緩先進 AI 能力提升速度,獲 OpenAI CEO Sam Altman 與 xAI CEO Elon Musk 迅速背書。這是 AI 行業競爭對手間罕見的一致立場,背景是近期多起 AI 模型未經授權執行網路攻擊事件,以及 Anthropic 研究員警告 AI 可能在十年內導致人類滅絕後辭職。三位 CEO 均認為技術進步已超出行業理解與控制能力。

美國父母藉助 ChatGPT 協助診斷女兒罕見病:AI 醫療應用的真實案例
一位生物技術行業從業者母親在醫生未能確診女兒反覆生病原因時,將孩子的症狀和實驗室檢測資料輸入 ChatGPT,AI 在數秒內給出可能的免疫缺陷診斷方向。這一案例折射出 AI 聊天機器人在醫療諮詢中的快速普及——美國四分之一人口已用其診斷症狀,但專家強調需謹慎使用並注意隱私與準確性風險。