2026年7月31日，谷歌DeepMind正式发布新一代具身推理模型Gemini Robotics ER2。该模型专为硬件设备打造，较前代大幅提升物理环境理解、多步骤任务规划能力，首次攻克多机器人协同作业技术难题，支持边移动边决策、失误环节单独重试，将显著加速人形机器人商业化落地进程。
就在行业普遍认为人形机器人大规模商业化落地至少还要3-5年的当下，DeepMind的新模型直接把具身AI的能力边界推到了全新高度。
作为DeepMind专为硬件设备打造的具身推理核心驱动系统，ER2在物理环境感知精度、长周期多步骤任务规划合理性上，较前代实现了量级跃升。和传统具身推理模型需要暂停动作完成运算再输出指令的模式不同，ER2实现了边移动边规划的低延迟决策能力，搭配深度整合的实时语音交互接口，大幅削减机器人执行连续任务时的卡顿间隔，操作流畅度提升明显。
除了决策效率提升，ER2还新增了持续视频理解能力：模型能够实时追踪任务全流程进度，自动识别执行中的失误环节，无需重置整个任务即可单独对出错步骤进行重试，大幅提升了复杂任务的完成率。最受行业关注的是，这款模型首次在通用具身推理层面攻克了多机器人协同作业的技术难题，多台搭载ER2的机器人可自动分配任务、实时同步环境动态，共同完成装配、转运等单机器人无法处理的复杂工作。
此前受限于单机器人的能力上限，具身AI的落地场景大多集中在物流分拣、定点巡检等低价值单一任务，ER2的多机协同能力落地后，将首先在工业柔性装配、灾害现场救援、大型场馆运维等场景实现商用，后续还可拓展至家庭陪护、公共服务等民用领域。
自2023年DeepMind推出首个Gemini具身智能体系以来，其模型迭代速度始终领先行业平均水平。本次ER2的发布，将带动上游人形机器人硬件厂商、下游场景运营方加快适配节奏，原本行业普遍预计2028年才能实现的多机协同商用节点，有望提前2-3年落地。
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