Google Gemini Robotics 模型正在驱动更智能的机器人
探索 Google Gemini Robotics 如何通过多模态智能增强 AI 机器人，提高其适应性、灵活性以及人机交互的顺畅度。
几十年来，机器人一直是未来的象征，频频出现在研究实验室、科幻电影和尖端工业原型展示中。现在，得益于近期的 人工智能 (AI) 进展，这些原型机正从受控环境走向实际应用。
具体来说，借助 Gemini Robotics，Google 正向构建 更智能的机器人 所需的技术迈进一步。Gemini Robotics 模型及其配套模型 Gemini Robotics-ER（具身推理）于 2025 年 3 月 12 日发布，是 Google DeepMind 的最新创新。
它们基于 Gemini 2.0 构建，这是一种多模态大语言模型 (LLM)，能够处理和生成包括文本、图像、音频和视频在内的多种类型数据，从而实现更灵活、更自然的交互。这些模型将 Gemini 2.0 的多模态能力引入物理世界，使机器人变得更加灵巧、更具交互性和智能化。
例如，与遵循固定指令的传统机器人不同，集成 Gemini Robotics 模型的机器人能够处理视觉和语言信息。这使得它们能够做出实时决策并适应不断变化的环境。
在本文中，我们将深入探讨 Gemini Robotics 和 Gemini Robotics-ER，了解这些模型的工作原理及其关键特性和应用场景。让我们开始吧！
图 1. Gemini Robotics 帮助机器人高效执行多项任务。
Link to this sectionGoogle Gemini Robotics 简介#
Google 的 Gemini Robotics 是一款先进的 AI 模型，旨在赋予机器人感知、推理和在物理世界中进行交互的能力。作为视觉-语言-动作 (VLA) 模型，它使机器人能够处理指令、解读环境并以高 精度 执行复杂任务。
同时，Gemini Robotics-ER 模型增强了机器人理解空间关系的能力，即物体是如何定位、移动以及如何交互的。这有助于机器人预测动作并据此调整其移动。
例如，设想一个机器人需要将电线缠绕在耳机上的任务。Gemini Robotics-ER 帮助它理解场景，识别电线的形状和柔韧性，辨别耳机的结构，并预测电线在移动时将如何弯曲。随后，Gemini Robotics 将这种理解转化为动作，协调双手平稳地操作电线，调整抓握力度以避免缠结，并确保缠绕牢固。
通过将感知与行动相结合，Gemini Robotics 和 Gemini Robotics-ER 创建了一个智能系统，使机器人能够在动态环境中高效执行灵巧任务。
图 2. Gemini Robotics 模型系列概览。
Link to this section机器人领域的 AI：探索 Gemini Robotics 的工作原理#
接下来，让我们仔细看看每个模型，以更好地了解 Gemini Robotics 和 Gemini Robotics-ER 如何协同工作，在灵活性和快速响应之间取得平衡。
一方面，Gemini Robotics-ER 利用了两个关键机制：零样本代码生成和少样本上下文学习 (ICL)。通过零样本代码生成，模型无需额外训练，即可根据任务指令、图像和实时数据创建控制机器人的代码。
同样，通过 少样本学习，模型只需学习少量示例即可适应新任务，从而减少了对大量训练的需求。这些方法共同使机器人能够快速执行复杂任务，并以最小的投入适应新的挑战。
另一方面，Gemini Robotics 专为速度和效率而设计。它使用一种混合系统，包括云端骨干网和车载动作解码器。云端骨干网能快速处理信息，查询到响应的延迟低于 160 毫秒。
然后，车载解码器帮助将这些数据转换为实时动作。该组合系统实现了约 250 毫秒的总体响应时间，控制速度可达每秒 50 个动作。
图 3. 了解 Gemini Robotics 如何支持实时机器人控制。
Link to this sectionGemini Robotics 的关键能力#
以下是 Gemini Robotics 关键特性的快速概览：
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通用性：它可以在保持准确性的同时适应光照、背景和物体的变化。它还能理解改写过的指令或多语言指令，并能针对不同条件调整移动方式。
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交互性：该模型可以处理广泛的自然语言指令并进行直观响应。它还会根据环境中的实时变化调整动作，使其非常适合 人机协作。
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灵活性：搭载此模型的机器人可以执行复杂、精细的任务，例如折纸或处理精密物体。无论是循序渐进的流程还是快速动作，该模型都能帮助高效完成。
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多种实施方式：它适用于各种机器人平台，如双臂系统和人形机器人，只需少量微调即可。它能快速适应新任务，同时保持高性能。
图 4。Google Gemini Robotics 可在多种机器人平台上工作。
Link to this sectionGemini Robotics-ER 的关键能力#
以下是 Gemini Robotics-ER 的一些关键特性，它们帮助机器人理解世界并与之交互：
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目标检测 和跟踪：它可用于识别和跟踪 2D 和 3D 空间中的物体。通过使用自然语言查询，它能帮助机器人根据类型、位置或功能查找物体并预测其位置。
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指向：此功能允许模型使用精确坐标精确定位图像中的特定物体或部件。它可以用来帮助机器人定位完整的物体、物体的部分，甚至空地。
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抓取预测：Gemini Robotics-ER 可用于根据物体的形状和功能确定最佳抓取方式。它能预测抓取位置，无论是香蕉还是杯柄，使机器人能够小心地处理物品。
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轨迹推理：该模型可用于通过预测动作序列来规划移动路径。例如，它可以引导机器人手部移向工具或为特定任务定义路点，帮助机器人高效完成任务。
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多视图对应：此功能通过比较物体从不同角度呈现的外观，帮助模型理解 3D 结构。它可用于增强空间推理能力，使机器人能够更好地与动态环境中的物体进行交互。
图 5. Gemini Robotics-ER 可以处理多种任务。
Link to this sectionGoogle Gemini Robotics 模型的应用场景#
既然我们已经讨论了 Gemini Robotics 和 Gemini Robotics-ER 的关键能力，让我们深入了解它们在各行各业的实际应用。
Link to this sectionGoogle Gemini Robotics 可应用于制造业#
在 制造业 中，精度和速度固然重要，但适应性才是让一切运行顺畅的关键。例如，一台由 Gemini 驱动的工业机器人可以通过识别正确的组件、将其精确定位并以精准的力度处理柔性橡胶带，从而组装滑轮系统。
它能够拉伸橡胶带、将其绕在滑轮上并固定，而不会断裂或错位。如果设置发生变化或任务有所不同，机器人无需进行大量重新编程即可进行调整。这种智能自动化减少了错误，提高了效率，并保持了制造流程的顺畅运行。
图 6. 双臂工业机器人精确地将橡胶带安装到滑轮系统上。
Link to this sectionGemini Robotics 赋能的智慧家庭#
繁忙的日程可能会让家务变得难以应付。智能机器人可以介入处理清洁、整理杂货甚至准备餐点等任务，让 日常生活 变得更轻松。
这可能表现为一个机器人正在打包午餐袋，仔细挑选并放入食物，同时调整抓握力以保护水果或罐头等易碎物品。即使物品摆放发生变化，机器人也能自主适应，在最少的人工监督下减轻日常家务负担。
图 7。人形机器人小心地打包午餐袋。
Link to this section利用 Gemini Robotics 的利弊#
Gemini Robotics 正在扩展机器人的能力，从精密制造到智能家居辅助。以下是跨行业应用 Gemini Robotics 的一些关键优势：
- 极简的 训练 要求：与传统机器人不同，由 Gemini Robotics 驱动的机器人可以从少量演示中学习，降低了训练成本，使其更容易部署。
- 增强的安全性：在危险环境中，集成 Gemini Robotics 的机器人可以执行危险任务，降低了人类工人的受伤风险。
- 可定制功能：Gemini Robotics 的灵活性意味着它可以根据不同行业或企业的特定需求进行定制，从而实现专业化应用和独特的解决方案。
虽然 Gemini Robotics 提供了诸多好处，但解决以下局限性同样重要：
- 空间关系挑战：这些模型在长视频序列中跟踪空间关系时可能会遇到困难，这影响了它们随时间推移对物体进行跟踪和理解的能力。
- 缺乏数值精度：模型的预测（如点和边界框）可能不足以满足需要精细控制的任务（如精密机器人任务）。
- 复杂任务：Gemini Robotics 可能难以处理需要多步推理和精确移动的复杂任务，特别是在新的或不熟悉的环境中。
Link to this section机器人领域 AI 的未来#
随着 AI 的持续进步，Gemini Robotics 和 Gemini Robotics-ER 等模型正在推动 机器人技术的未来。未来的改进可能集中在增强多步推理上，使机器人能够将任务拆解为逻辑步骤，以实现更高的精度。
Google DeepMind 计划研究的另一个关键领域是基于模拟的训练。通过在虚拟环境中学习后再进行实际部署，机器人可以改进决策和动作，从而最大限度地减少实际应用中的错误。
随着这些技术的发展，它们可能会为一个机器人更加自主、适应性更强，并能在日常生活中与人类无缝协作的未来铺平道路。
Link to this section关键要点#
Gemini Robotics 是 AI 驱动自动化领域迈出的重要一步，连接了数字智能与现实世界的物理任务。通过结合视觉、语言和基于动作的学习，这些机器人能够以高精度和高适应性处理复杂任务。
随着机器人变得越来越智能，它们可能会在日常生活中发挥更大的作用，改变人类与机器的协作方式。这一进展正使我们向一个智能、互联的世界迈进，在这个世界中，AI 驱动的自动化将提升行业水平和日常任务的处理效率。
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