Google Gemini Robotics 模型正在驱动更智能的机器人

几十年来，机器人一直象征着未来，出现在研究实验室、科幻电影以及前沿工业原型展示中。如今，得益于近期人工智能（AI）的发展，这些原型正从受控环境走向现实世界的应用。

具体来说，借助 Gemini Robotics，Google 正进一步接近构建更智能机器人所需的技术。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 的最新创新成果。

它们构建于Gemini 2.0之上。Gemini 2.0 是一种多模态大型语言模型（LLM），能够处理和生成包括文本、图像、音频和视频在内的多种数据，从而实现更加灵活、自然的交互。这些模型将 Gemini 2.0 的多模态能力带入物理世界，使机器人更加灵巧、互动性更强，也更加智能。

例如，不同于遵循固定指令的传统机器人，集成 Gemini Robotics 模型的机器人能够处理视觉信息和语言。这使它们能够实时做出决策，并适应不断变化的环境。

本文将探讨 Gemini Robotics 和 Gemini Robotics-ER、这些模型的工作原理，以及它们的主要特性和应用。让我们开始吧！

图 1。 Gemini Robotics 帮助机器人高效执行多项任务。

Google Gemini Robotics 简介#

Google 的 Gemini Robotics 是一种先进的 AI 模型，旨在赋予机器人感知、推理并与物理世界交互的能力。作为视觉-语言-动作（VLA）模型，它允许机器人处理指令、理解周围环境，并以高精度执行复杂任务。

与此同时，Gemini Robotics-ER 模型提升了机器人理解空间关系的能力，包括物体的摆放方式、运动方式以及相互作用方式。这有助于机器人预判动作并相应地调整运动。

例如，设想这样一项任务：机器人需要将电线缠绕在耳机上。Gemini Robotics-ER 帮助机器人理解场景，识别电线的形状和柔韧性，确定耳机的结构，并预测电线在移动过程中将如何弯曲。随后，Gemini Robotics 将这些理解转化为动作，协调双手顺畅地操控电线，调整抓握力度以避免缠绕，并确保缠绕牢固。

通过将感知与动作相结合，Gemini Robotics 和 Gemini Robotics-ER 构建了一个智能系统，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。

机器人技术中的 AI：探索 Gemini Robotics 的工作原理#

接下来，让我们分别深入了解每个模型，以更好地理解 Gemini Robotics 和 Gemini Robotics-ER 如何协同工作，在灵活性与快速动作之间取得平衡。

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）。借助零样本代码生成，模型可以根据任务指令、图像和实时数据创建用于控制机器人的代码，而无需额外训练。

同样，借助少样本学习，模型只需从少量示例中学习，就能适应新任务，从而减少对大量训练的需求。这些方法结合起来，可以让机器人快速执行复杂任务，并以极少的额外工作适应新的挑战。

另一方面，Gemini Robotics 专为速度和效率而构建。它采用由云端骨干网络和机载动作解码器组成的混合系统。云端骨干网络能够快速处理信息，查询到响应的延迟低于 160 毫秒。

随后，机载解码器帮助将这些数据转换为实时动作。该组合系统的总体响应时间约为 250 毫秒，控制速度为每秒 50 个动作。

图 3。 了解 Gemini Robotics 如何支持机器人实时控制。

Gemini Robotics 的主要能力#

下面快速了解 Gemini Robotics 的主要特性：

• 通用性：它能够适应光照、背景和物体的变化，同时保持准确性。它还能够理解改述后的命令或多语言命令，并根据不同条件调整动作。

• 交互性：该模型能够处理各种自然语言命令并做出直观响应。它还会根据环境的实时变化调整动作，非常适合人机协作。

• 灵巧性：由该模型驱动的机器人能够执行复杂而精细的任务，例如折叠 origami 或处理易损物体。无论是分步骤的流程还是快速动作，该模型都能帮助机器人高效完成。

• 多种具身形态：它只需少量微调，就能适用于各种机器人平台，例如双臂系统和人形机器人。它能够快速适应新任务，同时保持较高性能。

图 4。Google Gemini Robotics 可适用于各种机器人平台。

Gemini Robotics-ER 的主要能力#

下面介绍 Gemini Robotics-ER 的一些主要特性，这些特性能够帮助机器人理解世界并与之交互：

• 目标检测与跟踪：它可用于识别和跟踪二维及三维空间中的物体。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，无论依据的是物体类型、位置还是功能。

• 指向：此功能允许模型利用精确坐标，在图像中定位特定物体或部件。它可用于帮助机器人定位完整物体、物体部件，甚至空白区域。

• 抓取预测：Gemini Robotics-ER 可根据物体的形状和功能确定最佳抓取方式。它能够预测抓取位置，无论对象是香蕉还是杯柄，从而让机器人更加小心地处理物品。

• 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臂朝工具移动，或为特定任务定义路径点，帮助机器人高效完成任务。

• 多视角对应：此功能通过比较物体从不同角度呈现的样子，帮助模型理解三维结构。它可用于增强空间推理能力，使机器人能够在动态环境中更好地与物体交互。

图 5。 Gemini Robotics-ER 能够处理各种任务。

Google Gemini Robotics 模型的应用#

现在，我们已经讨论了 Gemini Robotics 和 Gemini Robotics-ER 的主要能力，接下来深入了解它们在各行各业中的现实应用。

Google Gemini Robotics 可用于制造业#

在制造业中，精度和速度很重要，但真正让一切顺畅运行的是适应能力。例如，由 Gemini 驱动的工业机器人可以识别正确的组件、将其准确定位，并以精确的力度处理柔性橡皮筋，从而组装滑轮系统。

它可以拉伸橡皮筋，将其绕过滑轮，并在不造成断裂或错位的情况下将其固定。如果装配设置发生变化或任务有所不同，机器人无需大量重新编程即可进行适应。这种智能自动化能够减少错误、提升效率，并使制造流程顺畅运行。

图 6。 一台将橡皮筋精准安装到滑轮系统上的双臂工业机器人。

Gemini Robotics 助力智能家居#

繁忙的日程安排会让人难以应付家务。智能机器人可以接手清洁、整理杂货，甚至准备餐食等任务，让日常生活更加轻松。

例如，机器人可以打包午餐袋，仔细挑选食物并放入其中，同时调整抓握力度，以保护水果或罐头等易损物品。即使摆放方式发生变化，机器人也能自行适应，在极少监督下减轻日常家务负担。

图 7。一台正在仔细打包午餐袋的人形机器人。

采用 Gemini Robotics 的优缺点#

Gemini Robotics 正在拓展机器人的能力边界，从精密制造到智能家居辅助均可发挥作用。以下是 Gemini Robotics 在各种应用中的一些主要优势：

• 最低训练要求：不同于传统机器人，由 Gemini Robotics 驱动的机器人可以从少量演示中学习，从而降低训练成本并简化部署。
• **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，降低人类工作人员受伤的风险。
• **可定制特性：**Gemini Robotics 的灵活性意味着它可以根据不同行业或企业的具体需求进行定制，从而支持专业化应用和独特解决方案。

尽管 Gemini Robotics 提供了多项优势，但解决以下限制也很重要：

• 空间关系方面的挑战：这些模型可能难以在较长的视频序列中持续跟踪空间关系，从而影响其随时间跟踪和理解物体的能力。
• **缺乏数值精度：**模型的预测结果，如点和边界框，可能不够精确，无法满足精细控制任务的要求，例如精细的机器人操作任务。
• 复杂任务：Gemini Robotics 可能难以处理需要多步推理和精确运动的复杂任务，尤其是在新的或不熟悉的情境中。

机器人技术中 AI 的未来#

随着 AI 持续发展，Gemini Robotics 和 Gemini Robotics-ER 等模型正在推动机器人技术的未来。未来的改进可能会重点增强多步推理能力，使机器人能够将任务拆分为逻辑步骤，从而实现更高精度。

Google DeepMind 计划开展的另一个重点发展领域是基于仿真的训练。机器人在实际部署前先在虚拟环境中学习，可以完善决策和运动，最大限度地减少实际应用中的错误。

随着这些技术不断发展，它们可能为这样一个未来铺平道路：机器人更加自主、适应性更强，并能够在日常生活中与人类无缝协作。

要点总结#

Gemini Robotics 是 AI 驱动自动化的一大进步，将数字智能与现实世界中的物理任务连接起来。通过结合视觉、语言和基于动作的学习，这些机器人能够精准且灵活地处理复杂任务。

随着机器人不断变得更加智能，它们很可能在日常生活中发挥越来越重要的作用，改变人类与机器协作的方式。这一进步正让我们更加接近一个智能且互联程度更高的世界，在那里，AI 驱动的自动化能够提升行业效率并改善日常任务。

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