Gemini Robotics 将人工智能带入机器人世界

谷歌DeepMind于2025年3月发布了两款专为机器人设计的突破性人工智能模型——Gemini Robotics和Gemini Robotics-ER。这两款模型基于其多模态大模型Gemini 2.0开发，标志着具身人工智能（Embodied AI）领域的重要进展。通过整合视觉、语言与动作控制能力，谷歌旨在解决机器人技术长期面临的“知识到物理动作转化”难题，为通用人形机器人助手等应用铺平道路。 

机器人AI的核心挑战与行业背景

尽管人形机器人硬件近年来发展迅速（如波士顿动力Atlas的复杂运动能力、特斯拉Optimus Gen 3的多任务演示），但如何让AI系统在动态环境中安全、精确地控制机器人完成新任务，仍是行业公认的“圣杯级”挑战。传统机器人依赖预编程指令，难以适应未知场景。例如，要求机器人“整理凌乱的桌面”需要即时感知、语义理解与动作规划的综合能力。业界将具身AI视为“登月目标”，Nvidia等巨头试图通过多模态大模型赋予机器人通用推理能力，但进展缓慢。谷歌此次发布的模型，正是针对这一困境的针对性解决方案。

 

图：Gemini Robotics 将人工智能带入现实世界

Gemini Robotics：视觉-语言-动作的整合突破

作为核心模型，Gemini Robotics在Gemini 2.0基础上新增物理动作输出模块，形成“视觉-语言-动作”闭环。其技术突破体现为三大方向：

通用性方面，模型无需针对特定任务微调即可执行新指令。例如，训练数据中未包含“折纸狐狸”步骤，但通过理解折纸原理与视觉引导，机器人能自主完成折叠动作。该模型可识别不同形状、摆放位置的物体（如散落的零食袋），并适应家庭、仓库等多样化场景。在综合泛化基准测试中，其表现较此前最优模型（如RT-2）提升一倍以上。 

互动性的提升使机器人支持自然语言指令及动态调整能力。用户可用日常对话修改指令，例如临时要求“先检查苹果是否成熟，再拿香蕉”，机器人能即时调整动作序列。通过实时摄像头数据，模型还可监测环境变化：若任务执行中篮子被碰倒，系统会自动重新规划路径。这种协作能力在工业场景中尤为重要，工人可通过口头指令指挥机器人配合装配流程，减少传统编程的滞后性。 

灵巧性的突破体现在复杂操作上。例如，折纸任务需精确计算纸张折叠角度与力度，封装零食袋需对齐Zip-loc封口并施加均匀压力。尽管模型主要在ALOHA 2双手机器人平台训练，但其底层设计支持迁移至Franka机械臂甚至Apptronik Apollo人形机器人，证明硬件适配的广泛性。 

Gemini Robotics-ER：空间推理与代码生成的深度优化

作为增强版模型，Gemini Robotics-ER专注于提升空间理解与代码生成能力，目标是与现有机器人控制系统无缝集成。在抓取咖啡杯的任务中，模型不仅能定位杯体，还可判断把手适合两指抓握的区域、规划避碰轨迹，并计算施力大小以防止杯体破裂。通过融合深度视觉与语义信息，其3D感知能力显著强化，可精确估算物体尺寸、材质与空间关系。 

模型还能将复杂指令（如“清洁工作台”）分解为动作代码链，涵盖移动路径、抓取顺序与工具调用逻辑。若代码生成结果不理想（如机械臂无法到达某角度），系统可通过分析少量人类演示视频调整方案。在端到端任务测试中，其成功率较Gemini 2.0提升2-3倍，代码错误率降低40%。例如，在“组装简易家具”任务中，模型能自主处理螺丝错位、零件缺失等意外情况。

 

技术跨越：从RT-2到Gemini的演进

2023年发布的RT-2模型虽通过互联网数据提升了语言理解与场景泛化能力，但其动作限于预训练范围，且无法动态调整任务。相比之下，Gemini模型可自主生成未预定义的动作序列（如折叠纸张的独特角度），并在任务中途被打断时（如目标物体被移走）1秒内重新规划方案。其多模态融合机制将视觉信号直接驱动动作生成，而非分阶段处理感知与决策，大幅提升了执行效率。 

合作生态：从实验室到商业落地

谷歌正通过合作伙伴关系推动技术实用化。与机器人公司Apptronik的合作聚焦于将Gemini模型植入其Apollo人形机器人，解决全身关节协调与动力学计算难题，目标应用包括仓储物流与家庭助老。同时，波士顿动力（Atlas机器人）、Agility Robotics（双足机器人Digit）等企业通过“可信测试者”计划获得模型早期访问权限，以在真实场景中优化避障等长尾问题。 

硬件兼容性验证显示，模型可适配学术界常用的Franka机械臂，未来或通过API开放至第三方厂商。这一生态布局为商业化铺平道路，但也面临挑战：Gemini依赖高性能算力，如何部署至低成本机器人仍需探索。 

安全框架：从硬件防护到伦理规则

谷歌采用分层安全策略，保留传统防碰撞传感器、关节力矩限制等底层防护措施，同时引入受阿西莫夫“机器人三定律”启发的“机器人宪法”。例如，模型需遵守“不得执行可能导致人类受伤的动作”等自然语言规则。新发布的ASIMOV数据集包含数万条测试场景，用于评估模型决策安全性，如判断递刀时的刀刃朝向，或在儿童在场时限制移动速度。 

内部治理由“责任与安全委员会”审核技术风险，外部专家参与测试识别漏洞。这一框架试图平衡创新与伦理，但如何量化规则的有效性仍是待解课题。 

局限性及未来挑战

尽管技术前景广阔，Gemini模型仍面临现实制约。当前测试均在受控实验室完成，嘈杂、光照多变等真实场景的可靠性尚未验证。极端案例（如透明物体识别）需针对性优化，而商业化障碍包括算力成本与用户信任问题（如家庭场景中的明火操作）。 

行业竞争加剧亦构成压力：特斯拉Optimus虽被质疑依赖远程操控，但其硬件迭代迅速；Figure AI获亚马逊投资专注物流机器人，但未公开AI细节。Gemini的核心优势在于多模态泛化能力，但需证明其相比专用模型的成本效益。 

结语：通用机器人时代的临界点？

谷歌DeepMind的此次突破，标志着机器人AI从“单一任务工具”向“通用助手”演进的关键一步。通过泛化能力、安全框架与生态合作，人形机器人或将从实验室走入家庭与工厂。然而，技术落地仍需跨越真实环境验证、成本控制与伦理合规等多重障碍。若这些问题得以解决，人类与机器人协作共生的未来图景或将加速成为现实。

参考文献：

1.Gemini Robotics brings AI into the physical world[EB/OL].https://deepmind.google/discover/blog/gemini-robotics-brings-ai-into-the-physical-world/,2025-3-12.

2.Google’s new robot AI can fold delicate origami, close zipper bags without damage[EB/OL].https://arstechnica.com/ai/2025/03/googles-origami-folding-ai-brain-may-power-new-wave-of-humanoid-robots/,2025-3-13.