谷歌：在 LLM 圈里我唯唯诺诺期货配资综合服务门户，在机器人圈里我直接大打出手！
刚刚，谷歌 DeepMind 发布了新一代的机器人大脑Gemini Robotics 2。
从官方放出的 Demo 来看，这一代模型不仅能听懂人类指令，还能控制机器人调动整个身体，完成移动、抓取和灵巧操作等一系列任务。
和以往各家具身 demo 集中展示的桌面操作不同，这一次，Gemini Robotics 2 明显把战场从桌面扩大到了机器人的全身。
机器人不再只是站在原地伸手拿东西，而是要自己走到目标面前、调整身体姿态，再用双手乃至多指灵巧手完成精细操作。
与此同时，除了负责运动控制的 Gemini Robotics 2，谷歌这次还一口气推出了另外两款模型，分别负责高级推理和端侧部署，直接凑齐三件套：
Gemini Robotics 2：一个 VLA 模型，负责把视觉和语言输入直接转化为机器人的控制指令。它既可以控制全尺寸人形机器人从脚到指尖的运动，也可以适配双臂机器人和不同类型的末端执行器，重点提升全身移动、双手协同和灵巧操作能力。
Gemini Robotics ER 2：机器人的高级大脑，它负责理解人类指令、观察周围环境、拆解多步骤任务，并持续跟踪任务进展。遇到执行错误时，它还可以重新规划，甚至调度多台机器人一起协作。
Gemini Robotics On-Device 2：端侧部署的小模型，可以直接在机器人本地运行，不需要持续连接云端。同时，它还能用不到 200 个示例，在几小时内适配一套全新的双臂机器人本体。
基于这套小连招，Gemini Robotics 2 在全身操作、多指灵巧操作以及夹爪操作等任务上，都取得了相当不错的成绩。
By the way，在官方发布视频中，我们还发现了谭捷老师也全程亮相，并负责介绍这次工作。
他目前是 Google DeepMind 机器人团队的首席研究科学家、技术负责人，本科毕业于上海交通大学。
接下来，我们具体来看。
基于全身控制的物理 AI
股票配资证券入口咱先从负责运动控制的 Gemini Robotics 2 说起。
如前所说，Gemini Robotics 2 本质上仍然是一款 VLA 模型。它接收人类的语言指令和机器人摄像头捕捉到的视觉信息，再直接输出机器人的动作。
不过，这一代模型最大的变化，是开始把机器人的整个身体纳入统一控制，而不是上下半身的操作 - 移动解耦。
比如，当人类下达"把洒水器放进底层架子的绿色收纳箱里"这一指令后，Apollo 需要先理解洒水器和绿色收纳箱分别在哪里，然后走向桌子、拿起洒水器，再移动到货架旁，弯下身体，将其准确放进指定位置。
这看上去只是一次简单的收纳任务，但背后涉及的其实是一整套连续的全身移动与操作：
机器人既要控制双腿行走和转向，也要调整躯干与手臂姿态，最后还要完成稳定抓取和精确放置。
换句话说，这一次的 Gemini Robotics 2，不只是让机器人拥有了一双更灵巧的手，而是开始尝试把腿、腰、手臂和手指连成一个整体。
除了全身移动操作，官方展示的几个灵巧操作 Demo 也都相当惊艳。
比如，机器人可以拿起灯泡，将它旋出灯座，同时控制手指的力度，避免把灯泡捏碎。
它还可以双手协同，一只手拿着簸箕，另一只手拿着刷子，把桌面上的垃圾扫进去。
也可以将葡萄装进密封袋，再捏住袋口两端，把塑封条完整拉上。
还有一个操作更离谱：机器人会用一种人类看上去都相当别扭的指法，把塑料袋一点点撑开并套上去。
从 Demo 画面来看，这套系统似乎同时使用了头部的第一视角摄像头和腕部相机，让机器人既能观察整体环境，也能在接触物体时获得更近距离的视觉反馈。
当然，正如谷歌这次反复强调的，Gemini Robotics 2 并不是只为某一台机器人定制的"大脑"。
同一套模型可以迁移到不同机器人本体和末端执行器上，继续完成相似的操作任务。
这也意味着，谷歌希望解决的不只是"让一台机器人学会一个动作"，而是让同一种能力能够在不同身体之间迁移。
最后，从 Demo 中我们也不难看出，谷歌 DeepMind 这次没有继续使用此前长期合作的波士顿动力机器人，而是把模型部署到了多套不同硬件上，包括 Apptronik 的Apollo 2人形机器人、拥有 22 个自由度的Sharpa灵巧手，以及由两台Franka机械臂组成的双臂平台。
用高级推理解锁长程任务
除了负责运动控制的 VLA 模型，谷歌还推出了Gemini Robotics ER 2，作为整套系统里的"高级大脑"。
元股证券:ygzq.hk简单来说，如果 Gemini Robotics 2 负责"怎么动"，那么 ER 2 负责的就是"接下来做什么"。
它会理解用户指令、观察周围环境，将复杂任务拆成多个步骤，再调用 VLA 模型逐步执行，并持续跟踪任务进度。
这次更新后，ER 2 已经能够更稳定地处理持续数分钟、涉及数百次决策的长序列任务。它不仅知道任务何时开始和结束，也能识别拿起物体、完成放置等关键事件。
如果中间某个步骤出现错误，机器人还可以重新观察环境、调整计划，再继续执行，而不是一次失败就直接停机。
此外，谷歌还展示了多机器人协作能力。
不同类型的机器人可以相互传递任务信息、分工完成同一套工作流，从而处理那些单台机器人难以独立完成的复杂任务。
换句话说，ER 2 不直接负责控制机器人的每一个关节，而是站在更高层，负责规划任务、跟踪进度，以及调度不同的机器人身体。
几小时适配一套新机器人
最后是负责端侧部署的 Gemini Robotics On-Device 2。
它是谷歌目前效率最高的 VLA 模型，可以直接在机器人本地运行，避免网络延迟，也能适应工厂、户外等无法稳定连接云端的场景。
更重要的是，它原生支持多种机器人本体。
借助从 Gemini Robotics 1.5 继承的"运动迁移"能力，On-Device 2 通常只需要不到 200 个示例和几个小时的适配，就能迁移到一套新的双臂机器人上。
即使新机器人的外形、传感器和自由度差异很大，这套方法依然可以工作。
谷歌也在 Dexmate、SO101 和 Trossen 等不同平台上展示了这一能力。
整体来看，谷歌这次发布的三款模型分工相当明确：
ER 2 负责理解和规划任务，Gemini Robotics 2 负责把计划变成全身动作，而 On-Device 2 则负责将这些能力快速装进不同的机器人身体里。
目前， Gemini Robotics ER 2 现已在 Google AI Studio 上可用，同时也在 Gemini Enterprise Agent Platform 平台上提供私有预览版本。具体可参开发者博客。
参考链接
[ 1 ] https://deepmind.google/blog/gemini-robotics-2-brings-whole-body-intelligence-to-robots/
一键三连「点赞」「转发」「小心心」
欢迎在评论区留下你的想法！
— 完 —
� � 点亮星标 � �
科技前沿进展每日见期货配资综合服务门户
优配网提示：本文来自互联网，不代表本网站观点。
