Google Gemini Robotics 模型正在为更智能的机器人提供动力

几十年来，机器人一直是未来的象征，出现在研究实验室、科幻电影和尖端工业原型展示中。现在，由于最近人工智能 (AI)的进步，这些原型正在超越受控环境，进入现实世界的应用。 

具体来说，通过 Gemini Robotics，Google 正在朝着构建更智能的机器人所需的技术迈进。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，Gemini 2.0 是一种多模态大型语言模型 (LLM)，可以处理和生成各种类型的数据，包括文本、图像、音频和视频，从而促进更多功能和自然的交互。这些模型将 Gemini 2.0 的多模态功能带入物理世界，从而实现更灵活、交互和智能的机器人。

例如，与遵循固定指令的传统机器人不同，集成 Gemini 机器人模型的机器人可以处理视觉和语言。这使得它们可以做出实时决策并适应不断变化的环境。

在本文中，我们将探讨 Gemini Robotics 和 Gemini Robotics-ER，这些模型的工作原理、主要特性和应用。让我们开始吧！

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Google Gemini 机器人简介

Google 的 Gemini Robotics 是一种先进的 AI 模型，旨在赋予机器人感知、推理和在物理世界中交互的能力。作为一种视觉-语言-动作 (VLA) 模型，它允许机器人处理指令、解释其环境并以高精度执行复杂任务。

与此同时，Gemini Robotics-ER模型提高了机器人理解物体空间关系的能力，包括物体如何定位、如何移动以及如何交互。这有助于机器人预测动作并相应地调整其运动。 

例如，考虑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，识别耳机的结构，并预测电线在移动时如何弯曲。然后，Gemini Robotics 将这种理解转化为行动，协调双手平稳地操作电线，调整其抓握力以避免缠结，并确保牢固的缠绕。

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地执行灵巧的任务。

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机器人技术中的人工智能：探索 Gemini Robotics 的工作原理

接下来，让我们更深入地了解每个模型，以便更好地理解 Gemini Robotics 和 Gemini Robotics-ER 如何协同工作，以平衡灵活性和快速操作。 

一方面，Gemini Robotics-ER 利用两种关键机制：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，该模型可以根据任务指令、图像和实时数据创建代码来控制机器人，而无需额外的训练。 

同样，借助小样本学习，模型通过从几个示例中学习来适应新任务，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的任务，并以最小的努力适应新的挑战。

另一方面，Gemini Robotics 的构建是为了速度和效率。它使用由基于云的骨干网和板载行动解码器组成的混合系统。基于云的骨干网可以快速处理信息，查询到响应的延迟低于 160 毫秒。 

然后，车载解码器有助于将这些数据转换为实时动作。该组合系统实现了大约 250 毫秒的总体响应时间，控制速度为每秒 50 个动作。

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Gemini Robotics的主要功能 

以下是 Gemini Robotics 主要功能的一览：

• 通用性：它可以适应光照、背景和对象的变化，同时保持准确性。它还可以理解释义或多语言命令，并可以调整运动以适应不同的条件。
  
  
• 交互性：该模型可以处理各种自然语言命令并直观地响应。它还可以根据环境中的实时变化调整其操作，使其成为人机协作的理想选择。
  
  
• 灵巧性：由该模型驱动的机器人可以执行复杂、精确的任务，例如折叠纸或处理精细的物体。无论是循序渐进的过程还是快速的动作，该模型都可以帮助高效地执行它们。

• 多种形态： 它可以跨各种机器人平台工作，如双臂系统和人形机器人，只需少量微调。它可以快速适应新任务，同时保持高性能。

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Gemini Robotics - ER的主要功能

以下是 Gemini Robotics-ER 的一些关键特性，这些特性有助于机器人理解世界并与之交互：

• 物体检测和跟踪：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，它可以帮助机器人查找物体并预测其位置，无论是基于类型、位置还是功能。
  
  
• 指向：此功能允许模型使用精确的坐标精确定位图像中的特定对象或部分。它可用于帮助机器人定位整个对象、对象的部分，甚至空的空间。

• 抓取预测：Gemini Robotics-ER 可用于根据物体的形状和功能确定抓取物体的最佳方式。它可以预测抓取位置，无论是香蕉还是杯柄，从而使机器人能够小心地处理物品。
  
  
• 轨迹推理：该模型可以通过预测动作序列来规划运动路径。例如，它可以引导机器人手朝向工具或为特定任务定义航点，从而帮助机器人高效地完成任务。
  
  
• 多视角对应： 此功能通过比较对象从不同角度出现的方式，帮助模型理解 3D 结构。它可用于增强空间推理，使机器人能够更好地与动态环境中的对象交互。

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Google Gemini 机器人模型的应用

现在我们已经讨论了 Gemini Robotics 和 Gemini Robotics-ER 的关键功能，让我们深入了解它们在各个行业的实际应用。

Google Gemini Robotics 可用于制造业

在 制造业 方面，精度和速度很重要，但适应性才是真正让一切顺利运行的原因。例如，由 Gemini 驱动的工业机器人可以通过识别正确的组件、正确定位它们以及以精确的力处理柔性橡皮筋来组装滑轮系统。 

它可以拉伸带子，将其缠绕在滑轮上，并在不破损或错位的情况下固定它。如果设置发生变化或任务发生变化，机器人可以适应而无需进行大量重新编程。这种智能自动化减少了错误，提高了效率，并保持制造过程的平稳运行。

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由 Gemini Robotics 提供支持的智能家居

繁忙的日程安排可能会使处理家务变得具有挑战性。智能机器人可以介入处理清洁、整理食品，甚至帮助准备膳食等任务，从而使日常生活更轻松。 

这可能看起来像一个机器人正在打包午餐袋，小心地选择和放置食物，同时调整其抓握力以保护水果或罐头等易碎物品。即使排列发生变化，机器人也可以自行适应，从而在最少的监督下减轻日常家务。

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利用 Gemini Robotics 的利弊 

Gemini Robotics 正在扩展机器人可以做的事情，从精确制造到智能家居辅助。以下是在各种应用中使用 Gemini Robotics 的一些主要优势： 

• 最低训练要求：与传统机器人不同，Gemini Robotics 驱动的机器人可以通过少量演示进行学习，从而降低训练成本并使其更易于部署。
  
  
• 增强安全性：在危险环境中，集成 Gemini Robotics 的机器人可以执行危险任务，从而降低人类工人受伤的风险。
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• 可定制的功能: Gemini Robotics 的灵活性意味着它可以进行定制，以满足不同行业或个体企业的特定需求，从而实现专业的应用和独特的解决方案。

虽然 Gemini Robotics 具有多项优势，但解决以下限制也很重要：

• 空间关系挑战：这些模型可能难以跟踪长视频序列中的空间关系，这会影响它们随时间跟踪和理解对象的能力。
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• 缺乏数值精度： 对于需要精细控制的任务（例如精细的机器人任务），模型的预测（如点和边界框）可能不够精确。
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• 复杂任务：Gemini Robotics 在处理需要多步骤推理和精确运动的复杂任务时可能会遇到困难，尤其是在新的或不熟悉的情况下。 

人工智能在机器人技术领域的未来

随着人工智能的不断进步，像Gemini Robotics和Gemini Robotics-ER这样的模型正在推动机器人技术的未来。未来的改进可能会侧重于增强多步骤推理，使机器人能够将任务分解为逻辑步骤，从而提高精度。

Google DeepMind 计划开发的另一个关键领域是基于模拟的训练。通过在实际部署之前在虚拟环境中学习，机器人可以改进其决策和运动，从而最大限度地减少实际应用中的错误。

随着这些技术的不断发展，它们将为机器人更加自主、适应性更强，并且能够在日常生活中与人类无缝协作的未来铺平道路。

主要要点

Gemini Robotics 是 AI 驱动的自动化领域的一大进步，它将数字智能与现实世界的物理任务连接起来。通过结合视觉、语言和基于行动的学习，这些机器人可以精确且适应性强地处理复杂的任务。 

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，从而改变人类和机器的协同工作方式。 这一进展使我们越来越接近一个智能、更互联的世界，在这个世界中，人工智能驱动的自动化增强了行业和日常任务。

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