Gemini機器人實現全身控制
重點摘要
Google DeepMind推出Gemini Robotics 2,能從腳到手指控制人形機器人全身動作,執行走、蹲下、彎腰取物等任務。新版也提升五指手掌靈巧度,並同步升級Gemini Robotics ER 2與裝置端模型,強化長時間任務、多機器人協作及安全性。
Google DeepMind 宣布推出新一代 Gemini Robotics 2 人工智慧模型,正式將機器人控制能力從上半身擴展到「從腳底到指尖」的全身動作,標誌著人形機器人在真實世界執行複雜任務的能力邁出關鍵一步。根據官方在週四發布的說明,這套新模型突破了先前僅能控制人形機器人上半身的限制,如今已可支援包含行走、蹲下、伸展與物體操作在內的全身動作,讓機器人得以在更貼近人類日常的環境中發揮作用。DeepMind 同時公布了多段示範影片,展示搭載 Gemini Robotics 2 的 Apptronik Apollo 2 人形機器人如何彎腰提起澆水壺,以及如何在貨架上尋找並取下指定物品。
這些動作看似簡單,卻涉及視覺辨識、空間判斷、身體平衡與多關節協調,過去一直是人形機器人控制上的重要瓶頸。DeepMind 團隊也坦言,目前機器人在動作速度上仍「還有更多進步空間」,但強調這次更新「是邁向更複雜、更貼近真實世界任務所需技能的重要一步」,尤其是對需要全身協調才能完成的工作而言。除了全身動作控制,Gemini Robotics 2 在靈巧操作方面也有明顯提升。新模型如今可支援更複雜的五指機械手控制,使機器人能夠執行高度精細的日常任務。官方列舉的例子包括將夾鏈袋密封、綁緊垃圾袋開口,以及轉開燈泡等。
這些動作對手指關節的精準度、力度控制以及觸覺回饋都有極高要求,過去即使是專門設計的機械手臂也不易穩定完成,如今透過新一代模型則能在實機上順利執行。與此同時,DeepMind 也同步更新了專為機器人設計的視覺語言模型 Gemini Robotics ER(embodied reasoning,具身推理)。這款模型負責協助機器人分析周遭環境、理解操作指令,並執行多步驟任務。
新版 Gemini Robotics ER 2 最大的改進在於更擅長長時間任務的執行,官方表示它「現在能理解任務何時開始、何時結束」,這意味著機器人不再只是照表操課,而是具備更完整的任務執行邏輯,能在複雜流程中自行判斷進度與完成時機。這項更新也帶來了多機器人協作的突破。DeepMind 指出,Gemini Robotics ER 2 能讓不同類型、不同構造的機器人互相配合,共同完成同一項工作。官方釋出的影片中,Apollo 2 在清理車庫時,能指揮 Google 的雙臂機器人將工具放入收納箱內。這種跨機型的協調能力,為未來機器人在倉儲、物流、居家服務等場景中分工合作鋪平了道路。
安全性同樣是此次更新的重點之一。DeepMind 稱 Gemini Robotics ER 2 是「迄今為止最安全的機器人模型」。它能夠更準確地偵測人類是否靠近,並在有人過於接近時觸發安全工具呼叫,或讓機器人進入安全停止狀態,避免在運作過程中對人造成傷害。對於未來人形機器人走入居家或公共場域而言,這樣的安全機制被視為不可或缺的基礎。此外,DeepMind 也強化了 Gemini Robotics On-Device Model,這款模型可在不連網的情況下直接於機器人本機端運行,減少對雲端運算的依賴,也讓機器人在網路不穩定的環境中仍能維持基本運作。
新版本據稱能更快適應各種新型機器人硬體,包括「形狀、感測器配置與自由度截然不同」的機構設計。這項能力對機器人產業特別重要,因為不同廠商開發的機器人結構差異極大,模型若能快速適應多樣化的硬體,將有助於縮短開發週期並擴大應用範圍。整體而言,Gemini Robotics 2 的推出顯示 Google DeepMind 在人形機器人智慧化方面正加速推進。從上半身控制進展到全身協調,從單機作業進展到多機協作,從基礎指令執行進展到理解任務起訖,這一系列升級都指向同一個目標:讓機器人真正具備在人類環境中處理複雜事務的能力。
雖然目前機器人的動作速度仍未達理想,但 DeepMind 明確表示,這套系統所建立的全身協調與靈巧操作基礎,將是未來克服更艱難任務的關鍵起點。隨著技術持續演進,人形機器人從實驗室走向實際應用的時間點,或許比外界預期更近。
Related
相關文章

曝字節訓10億參數大模型,或超Mythos 5,張一鳴、梁汝波先後發聲
字節跳動正在訓練一個參數量高達10萬億的AI模型,規模可能超越Anthropic的Mythos 5。創辦人張一鳴在內部會議中強調編程的關鍵地位,並反對模型蒸餾,認為這只能複製而非超越對手。字節跳動在AI領域持續加大投入,同時在產品端與訓練端採取雙線進攻策略。

AI 需求擠爆雲計算,消息稱 AWS 要求工程師關閉閒置服務器減少資源浪費
因AI需求導致算力緊缺,亞馬遜AWS要求工程師關閉閒置的EC2實例,以減少資源浪費。數據顯示約65%的EC2實例在30天內平均CPU利用率低於20%,AWS因此升級計算優化器自動標記低使用率虛擬機。此外,AWS過去一年新增3.8吉瓦電力容量,仍難以應對GPU雲端實例的龐大需求。

六巨頭定AI插件新標準,撞臉Claude,Anthropic沒上桌
六大科技巨頭(AWS、Anysphere、GitHub、微軟、OpenAI、Vercel)聯合發布AI智能體插件統一開放規範Agent Plugins 1.0.0,旨在統一插件打包格式,減少開發者重複勞動。該規範的結構與Anthropic的Claude Code插件系統高度相似,但Anthropic並未參與制定,而是繼續經營自己的封閉生態。

DeepSeek重啟融資,三年市值對齊騰訊?
DeepSeek重啟第二輪融資,以5000億元人民幣估值尋求籌集80億美元,但網傳一份由小型醫藥私募發起的專項基金募資材料引發網友質疑,後經DeepSeek員工證實部分數據屬實。該公司近期宣布API大幅漲價,可能打破其以低價換規模的估值邏輯,面臨客戶流失風險。市場關注其能否從「價格屠夫」轉型為價值提供商,以及三年內市值能否對齊騰訊等巨頭。

可靈AI核心技術骨幹王鑫濤被曝離職
快手可靈AI核心技術骨幹王鑫濤被曝離職,去向未知,快手官方與本人均未回應。王鑫濤是圖像與視頻生成領域知名開源項目主要作者,被視為可靈從0到1的關鍵推手。其離職發生在可靈完成獨立融資、估值180億美元的關鍵階段,可能影響研發進度與競爭優勢。

AI短劇、漫劇、戀綜、電影、藝人都有了,AI觀眾也不遠了
2026年AI影視內容全面爆發,從短劇、長劇到電影、綜藝,AI製作的作品大量湧現,衛視也開始播出AI短劇。AI演員如方桃子迅速走紅,商業變現能力驚人,廣告報價甚至超過許多真人網紅。AI短劇市場規模已突破220億元,用戶超過6億,但同時也引發了對真人演員就業和內容品質的擔憂。