双子机器人AI技术迈入现实世界

谷歌DeepMind推出Gemini Robotics：将AI带入物理世界

近日，谷歌DeepMind正式发布了两款基于Gemini 2.0模型的新一代人工智能机器人模型——Gemini Robotics和Gemini Robotics-ER。这是AI从数字领域向物理世界迈出的重要一步，为机器人在实际环境中的应用拓展了广阔空间。此举标志着智能机器人技术的又一次跃升，为实现更高效、更安全、更智能的机器人解决方案奠定了坚实基础。

AI驱动的智能机器人：Gemini Robotics的三大突破

为了让机器人更广泛地服务于人类社区，AI能力必须具备三个核心特质：通用性、交互性和灵巧性。Gemini Robotics在这三方面均实现了重大突破。

• 通用性：Gemini Robotics基于Gemini 2.0的世界理解能力，能够适应全新场景，解决从未“见过”的复杂任务，包括处理新物体、接受多样化指令以及应对未知环境。在通用性基准测试中，其平均表现比其他最先进的视觉-语言-动作模型提高了两倍以上。

• 交互性：此模型充分利用Gemini 2.0的先进语言理解能力，支持多语言沟通，并能实时监测环境变化与指令调整，快速作出反应。在家居或工作场景中，Gemini Robotics可精准执行复杂的语音指令，同时对动态环境具有高适应力。

• 灵巧性：相比传统机器人，Gemini Robotics 能够完成需要精细运动技能的复杂任务，例如折纸或将零食装入密封袋。这种卓越的操作灵活性，使其在实际应用中表现更贴近人类动作。

此外，Gemini Robotics 可以适配不同类型的机器人硬件，从广泛应用的机械臂平台到类人化的 Apollo 机器人，展现了卓越的适配能力。

双子机器人-ER：增强空间理解力的新范式

基于 Gemini 2.0 的扩展模型 Gemini Robotics-ER，进一步提升了 AI 对物理世界的空间感知和推理能力。得益于增强的视觉-语言理解，该模型在感知物体、空间定位以及动作规划等方面表现优异。例如，当面对一只咖啡杯时，它可以自主选择合适的抓取点及安全的行动路径，实现高效操作。

Gemini Robotics-ER还支持机器人各环节的端到端控制，包括感知、状态估计、空间理解、计划和代码生成。在标准化测试中，其成功率相比Gemini 2.0提升了两到三倍。更重要的是，该模型能够通过少量人类操作示范进行场景适配，实现动态学习与快速定制。

从安全到责任：为人机共存奠定基础

DeepMind在推进AI与机器人技术发展的同时，高度重视其安全性与社会影响。Gemini Robotics-ER集成了多层次的安全控制机制，从低层运动控制到高层语义理解，确保机器人在物理环境中的安全行为。例如，模型能够判断操作是否安全，并自动生成更适合的替代方案。此外，DeepMind还发布了新的数据集，以便研究人员评估和改进机器人在实际场景中的语义安全性能。

一种“数据驱动宪法”框架也被引入，用于描述机器人的行为规则。这些规则以自然语言表达，能够依据实际需求调整，帮助实现更安全、更贴合人类价值观的AI决策体系。

为确保技术的责任发展，DeepMind与其内部“责任与安全委员会”以及外部专家紧密合作，对潜在风险和机会进行全面评估。此外，Gemini Robotics-ER模型已通过受信测试者——如Agile Robots、Agility Robotics、Boston Dynamics等行业领先公司进行早期验证，以进一步完善机器人技术和应用。

未来展望：智能机器人与人类协作的新纪元

谷歌DeepMind与Apptronik建立了战略合作伙伴关系，共同开发新一代类人机器人，并邀请行业内外意见领袖参与早期测试与研发指导。作为一项具有深远意义的科技创新，Gemini Robotics及其相关模型的推出，不仅推动了AI与机器人领域的进程，还在广泛应用中为社会发展注入了新的动力。

DeepMind团队表示，他们将坚持负责、创新的理念，与合作伙伴和研究生态系统共同努力，推动AI和机器人领域迈向更加务实、更加智能的未来。

致谢
Gemini Robotics的开发由DeepMind的专业团队完成，更多详细信息和作者名单可访问官方来源。

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