Google DeepMind发布Gemini Robotics 2 三款实体AI模型赋能机器人产业

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2 个月前

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近日，Google DeepMind正式发布实体AI产品线Gemini Robotics 2，一次性推出3款针对性模型，分别覆盖机器人全身运动控制、精细操作灵巧度提升、多机器人协同作业三大核心场景。该系列模型基于Gemini大模型底层能力训练，可直接适配市面上80%以上的通用机器人硬件，有望将实体AI的场景落地效率提升45%，是当前通用机器人领域最受关注的技术迭代。

过去三年，全球通用机器人的出货量保持年均68%的增速，2026年上半年出货量更是突破12万台，同比增长74%。但与之对应的是，实体AI模型的适配效率始终偏低：大部分机器人厂商需要为单个场景单独训练模型，单场景适配成本最高可达百万元，模型复用率不足18%，这也导致很多通用机器人只能完成1-2个固定任务，很难真正实现“通用”。

此次DeepMind推出的Gemini Robotics 2系列，正是瞄准上述行业痛点设计，三款模型分别对应三大核心需求：
第一款主打全身协同控制，可同时调度双足、四足机器人的上肢、下肢共20+个自由度，自主应对不平路面、动态障碍等复杂场景，运动控制误差较行业平均水平降低62%，不需要提前为场景编写运动脚本。
第二款主打亚毫米级灵巧操作，可以适配各类夹爪、仿生手硬件，实现捏取0.1mm厚度柔性材料、组装微米级电子元件等精细操作，操作成功率较此前的行业最优模型提升37%。
第三款主打低延迟多机器人协同，最多可同时调度20台不同类型的机器人（包括机械臂、移动AGV、仿生机器人等）共同完成同一项任务，调度响应延迟不到10ms，可适配汽车组装、物流分拣等多机作业场景。

据DeepMind披露，Gemini Robotics 2系列模型已经开启小范围测试，目前已经和ABB、波士顿动力等头部机器人厂商达成合作，将在下半年进入汽车制造、3C电子组装的实际产线测试。按照规划，2027年上半年DeepMind将开放该系列模型的API接口，面向全球开发者开放适配能力，届时普通开发者也可以基于该模型快速为自己的机器人产品定制AI能力，无需从零开始训练大模型。

行业分析师认为，Gemini Robotics 2的发布意味着实体AI已经从单任务模型进化到了通用场景适配阶段，未来2-3年通用机器人的落地成本有望降低70%，正式进入商业化普及的快车道。

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