刚刚，谷歌发布机器人最新「大脑」模型！思考能力SOTA，还能「跨物种」学习

DeepMind发布Gemini Robotics 1.5系列 重塑机器人智能核心

Alphabet旗下DeepMind实验室近日推出Gemini Robotics 1.5系列模型，这是专为机器人系统与具身智能体开发的新一代人工智能框架。该技术突破标志着机器人在感知理解、任务规划与动作执行三维能力上的重大升级。

双模型架构构建完整智能体系

此次发布的Gemini Robotics 1.5产品系列包含两个核心技术组件：

• Gemini Robotics 1.5：当前最先进的视觉-语言-行动（VLA）转换模型，具备将视觉输入与自然语言指令实时转化为精准运动控制指令的能力
• Gemini Robotics-ER 1.5：业界领先的视觉-语言推理模型，可实现对物理环境的深度认知，直接操作数字工具，并生成包含多级子任务的复杂行动计划

核心技术特征剖析

双模型协同机制展现出以下突出特性：

• 环境感知与动作控制的无缝衔接：视觉信号与运动指令的转化延迟降低至工业级应用标准
• 多层次任务分解能力：支持从抽象目标到具体动作的端到端规划
• 工具调用接口标准化：实现物理操作与数字系统的双向交互

这一技术框架的发布，预示着具身智能系统在工业自动化、服务机器人等领域的应用将进入新阶段。据内部测试显示，该系统在物体分拣、设备操作等场景的任务完成率较前代提升显著。
DeepMind研究团队表示，Gemini Robotics 1.5系列将作为开放平台向合作伙伴提供，预计首批商业应用方案将于2024年第四季度落地。
谷歌研究团队最新公开了一段仅106秒的演示视频，该视频记录了机器人协同完成复杂任务的突破性场景。实验中，两位研究科学家成功实现了双机器人系统对差异化任务的并行执行，展现了人工智能在多智能体协作领域的重大进展。
这项技术演示具有以下关键特征：

• 任务差异化：两台机器人被赋予完全独立的工作指令
• 实时协同：系统实现了毫秒级的响应与动作协调
• 精准控制：每个机器人都能准确执行预设动作序列

此次演示标志着分布式机器人系统研发迈入新阶段，为未来工业自动化和服务型机器人的应用提供了重要的技术参照。值得注意的是，整个复杂任务的完成时间被控制在2分钟以内，充分展现了算法优化带来的效率提升。

机器人智能步入新时代：Gemini Robotics 1.5展现类人决策能力

垃圾分类任务展示智能化发展

Aloha机器人近期成功完成了旧金山市垃圾分类测试任务。该机器人严格遵循当地垃圾分类标准：

• 绿色堆肥桶：处理有机废弃物
• 蓝色回收桶：投放可回收物品
• 黑色垃圾桶：收纳其他垃圾

该系统通过自主查阅分类规则并结合物品识别技术，准确完成了物品分类工作。

旅行行李打包任务体现主动服务能力

Apollo机器人在旅行准备任务中展现了更高层次的智能决策：

• 准确执行”伦敦旅行打包针织帽”的核心指令
• 主动查询目的地天气预报
• 基于”伦敦多雨”的气候特征，自主添加雨伞装备

Gemini Robotics 1.5开启通用机器人新纪元

随着新一代Gemini Robotics 1.5系统的面世，机器人技术正迎来革命性突破。该系统使机器人具备：

• 环境理解能力：精准识别复杂物理空间
• 多步任务规划：实现类人的逻辑推理
• 主动决策能力：根据情境评估最优方案
• 工具调用功能：接入谷歌搜索等服务系统

这一技术突破标志着机器人从简单执行指令阶段，迈入具备自主思考和解决问题能力的通用智能体时代。在不久的将来，机器人或将真正实现科幻作品中描绘的智能家庭助手愿景。

Gemini Robotics 1.5系列：实现智能机器人高效协作与透明决策

Gemini Robotics-ER 1.5与Gemini Robotics 1.5两大模型通过创新协作机制，为机器人技术带来显著突破。该系统展现了以下关键能力：

双模型协同工作机制

• 指令规划与执行分离：ER 1.5负责生成自然语言指令流程，而Robotics 1.5直接解析执行具体动作
• 闭环反思系统：机器人可自主分析行为结果，优化语义复杂任务的解决策略
• 决策透明化：系统支持用自然语言解释思考过程，显著提升人机交互可信度

技术架构优势

• 统一架构基础：两大模型均基于Gemini核心模型家族构建
• 专业化微调：通过差异化数据集训练实现职能专精
• 环境适应能力：组合系统显著增强对长周期任务和多元环境的泛化处理能力

具身推理突破

Gemini Robotics-ER 1.5作为首个专为具身推理优化的思维模型，采用了”先理解环境再采取行动”的创新范式。该模型已在学术研究机构与内部测试环境中验证了业界领先的性能表现。
这套系统架构代表了机器人认知能力发展的重要里程碑，为解决复杂现实场景中的自动化挑战提供了更具适应性和可解释性的技术方案。

Gemini Robotics-ER 1.5智能系统的核心功能解析

Gemini Robotics-ER 1.5作为新一代智能机器系统，具备以下五项核心功能模块，展现了卓越的环境感知与决策能力：

• 物体检测与状态估计
• 实时识别工作环境中的各种物体
• 准确评估物体当前的空间位置与运动状态
• 为后续操作提供基础空间信息参考
• 精细分割掩码
• 实现对场景和物体的像素级分割
• 精确区分不同目标对象及其边界
• 为精确操作提供底层视觉保障
• 指向识别能力
• 准确理解人机交互中的指向意图
• 识别手指或工具的指向方位
• 实现直观的人机交互方式
• 运动轨迹预测
• 基于环境变化预测物体的运动趋势
• 智能预判运动轨迹变化规律
• 提前规避可能的碰撞风险
• 任务执行监控
• 实时评估当前任务进度完成状况
• 智能检测任务阶段成功标准
• 为系统自主决策提供依据

这套功能集成展现了Gemini Robotics-ER 1.5在环境理解、运动规划与人机交互方面的综合能力，为复杂场景下的机器人应用奠定了基础。

Gemini Robotics 1.5：机器人领域的“三思而后行”范式突破

传统模型与新一代技术的革新对比

传统的视觉-语言-动作（VLA）模型通常采用直接将指令或语言规划转换为机器人动作的运作逻辑。然而，这种方法的局限性在于缺乏深度推理能力，难以应对多步骤或语义复杂的任务。

Gemini Robotics 1.5的核心优势

• Google DeepMind团队推出的Gemini Robotics 1.5*突破了这一限制，实现了“行动先于思考”的全新范式。该系统不仅能解析指令或规划动作，还可以在实际行动前进行内部推理和分析，并通过自然语言生成逻辑序列。这一技术进展使其具备了更强大的任务执行能力，尤其在需要多步骤协调及深层语义理解的场景中表现突出。

关键技术应用场景

在Google最新发布的演示视频（时长3分40秒）中，科学家展示了这一系统的实际表现。Gemini Robotics 1.5能够：

• 解析模糊指令并推导最优执行路径；
• 处理需要环境动态适应的任务；
• 在复杂场景中实现语义层面的准确交互。

这一认知化升级标志着机器人在自主性与智能化领域的进一步飞跃，为未来在服务、制造及家庭应用中的部署奠定了坚实基础。

机器人跨模态任务执行能力取得重要进展

多模态感知与任务规划能力显著提升

在颜色分类任务中，机器人展现了环境感知、颜色识别与动作执行的高度协调性，能够准确识别不同色彩的水果并将其分类放置于对应颜色的托盘。这种能力体现了机器人基础任务执行的有效扩展，为更复杂的分类工作奠定了基础。
进一步测试中，Apollo机器人展示了更为先进的自主决策与链式任务规划能力。在执行衣物分类和物品打包任务时，它不仅能够有序完成多步骤操作，还能实时优化动作策略，例如调整收纳篮位置以提高效率，并对环境突发变化做出适应性反应。

跨具身学习技术实现重大突破

Gemini Robotics 1.5系统的推出标志着机器人学习能力的重要跨越。面对不同构型、尺寸和自由度各异的机器人平台，传统方法需针对每种新形态重建学习模型。而该技术可实现知识跨平台迁移，无需重复训练即可将已有学习成果应用于新型机器人。
这项创新显著加速了机器人行为学习进程，为开发更为智能实用的机器人系统提供了技术保障。相关演示视频展示了不同类型机器人间的知识泛化应用，验证了这一技术的实用性与可靠性。

跨具身学习：Gemini Robotics 1.5展示机器人知识迁移新突破

核心技术亮点：Google DeepMind最新发布的Gemini Robotics 1.5系统实现了单一AI模型在多机器人平台间的知识迁移能力，这标志着机器人学习领域的重要进展。
实验验证：

• 已掌握衣柜场景操作经验的Aloha机器人
• 从未接触该场景的Apollo机器人
• 通过迁移学习机制，Apollo成功执行开门、取衣等全新动作

行业意义：这种“跨具身学习”（Cross-Embodiment Learning）技术将深刻影响机器人产业发展：

• 突破传统单机学习模式限制
• 实现不同应用场景（物流、零售等）间的技能共享
• 大幅提升通用机器人的研发效率

未来展望：该技术有望构建机器人间的协作学习网络，通过持续的知识积累与传递，加速推进智能机器人在复杂物理环境中的适应能力。