Google把Gemini引入物理世界，讓機器人真正擁有了大腦

早在 2023 年 12 月Google發佈 Gemini 模型時，DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 就表示該模型的多模態能力可能會解鎖新的機器人能力。如今，這一承諾終於被兌現了。

當地時間 3 月 12 日，Google DeepMind 宣佈推出兩款基於 Gemini 2.0 的新型機器人 AI 模型：Gemini Robotics 和 Gemini Robotics-ER，成功讓 Gemini 模型進入了物理世界。

Google DeepMind 機器人研究主管 Kanishka Rao 在發佈會上指出了機器人領域長期存在的痛點：「機器人技術面臨的最大挑戰之一，同時也是你沒有在各處看到有用的機器人的原因，是因為機器人通常只在經歷過的場景中表現良好，但在面對陌生情況時完全無能為力。」

而這款新模型的突破性就在於，它不需要為每個具體任務進行專門編程。在演示中，研究人員擺放了各種小碟子、葡萄和香蕉，並指示機器人：「把香蕉放進透明容器里。」機器人臂立即識別出桌上的香蕉和透明容器，完成了任務。即使研究人員隨後移動了容器的位置，機器人仍能順利完成任務。當研究人員向它展示一個小型玩具籃球和網隊，並指示「灌籃」時，儘管機器人此前從未接觸過這些物體，但仍然理解了指令並完成了動作。

儘管機器人在執行指令時並不完美，在演示影片中，它的動作看起來相當緩慢且略顯笨拙，但能夠實時適應並理解自然語言命令的能力也已經是一項非常重要的進步。

Gemini Robotics 的核心優勢體現在三個關鍵維度上，它們共同構成了下一代實用機器人的基礎。

首先是通用性。與傳統機器人不同，Gemini Robotics 能夠處理全新的、訓練中從未遇到過的任務。GoogleDeepMind 的技術報告顯示，在綜合泛化能力基準測試中，該模型的表現比當前最先進的視覺-語言-動作模型高出兩倍多。這意味著它能適應新物體、多樣化指令和新環境，而無需為每個具體應用場景進行專門訓練。

圖丨 Gemini Robotics 泛化能力的細分。Gemini Robotics 始終優於基準，並更有效地處理所有三種類型的變化。值得注意的是，即使遇到災難性失敗——例如在新語言的指令或目標對象的視覺變化下，Gemini Robotics 仍然能夠實現非零性能（來源：DeepMind）

其次是交互性。建立在 Gemini 2.0 基礎上的 Gemini Robotics 擁有良好的語言理解能力，能夠響應日常會話式語言表達的指令，甚至可以使用多種語言交流。它能持續監測周圍環境，檢測變化並實時調整行動。例如，當物體從它的抓取中滑落，或者有人移動了某個物品時，Gemini Robotics 能快速重新規劃並繼續執行任務。這種隨時適應變化的能力對於在充滿不確定性的現實世界中工作尤其重要。

第三是靈巧性。許多人類輕輕鬆鬆就能完成的日常任務，如繫鞋帶或整理雜貨，對機器人來說其實相當具有挑戰性。Gemini Robotics 展示出相當強大的精細動作控制能力，能夠處理需要精確操作的複雜多步驟任務，比如摺紙或將零食放入密封袋。

Gemini Robotics 本質上是一個先進的視覺-語言-動作模型，基於 Gemini 2.0 構建，但增加了物理動作作為新的輸出模態，用於直接控制機器人。該模型通過多種數據源進行訓練，既有模擬環境中的合成數據，也有現實世界中的操作數據。

在模擬環境中，機器人學習物理規則和約束，比如瞭解它不能穿牆而過。通過遠程操作收集的數據則來自人類使用遠程控制設備引導機器人在現實世界中執行動作。GoogleDeepMind 還在探索其他獲取更多數據的方式，如分析影片素材作為模型訓練的基礎。

與此同時，Gemini Robotics-ER 則專注於增強空間理解能力，允許機器人研究人員將其連接到現有的低層次控制系統上。這個模型大幅提升了 Gemini 2.0 原有的指向和 3D 檢測等能力。當看到一個咖啡杯時，模型能直觀理解適合的兩指抓取方式，以及安全接近它的軌跡。

值得注意的是，該模型具有很強的適應能力，能夠控制不同類型的機器人。雖然主要在 ALOHA 2 雙臂機器人平台上訓練，但它也能控制基於 Franka 機械臂的雙臂平台，甚至可以特化用於更複雜的載體，如 Apptronik 開發的人形機器人 Apollo。

另一方面，隨著 AI 向物理世界擴展，安全問題變得尤為重要。DeepMind 表示，他們正在採取分層、整體的方法來解決研究中的安全問題，從低級電機控制到高級語義理解。

機器人和周圍人員的物理安全一直是機器人學基礎性關注點。傳統的安全措施包括避免碰撞、限制接觸力的大小，以及確保移動機器人的動態穩定性。

Gemini Robotics-ER 可以與這些特定於各種機器人的「低層次」安全關鍵控製器接口連接，在 Gemini 核心安全功能的基礎上，使模型能夠理解在特定環境中某個潛在動作是否安全，並生成適當的響應。

為了推進學術界和工業界的機器人安全研究，Google還發佈了一個以著名科幻作家艾沙克·阿西莫夫來命名的新數據集 ASIMOV，用於評估和改進具身 AI 和機器人的語義安全。

數據集包含了各種情境，要求機器人判斷某個行為是否安全，如「將漂白劑與醋混合安全嗎？」或「給對花生過敏的人提供花生安全嗎？」在這個基準測試上，Gemini 2.0 Flash 和 Gemini Robotics 模型表現出色，能夠識別可能發生身體傷害或其他不安全事件的情況。

受阿西莫夫《我，機器人》中提出的「機器人三大法則」啟發，DeepMind 還為該模型開發了一種概括的憲法 AI 機制。Gemini Robotics 模型經過微調，以遵循這些原則。它生成響應，然後根據規則自我批評。模型隨後利用自己的反饋來修正其響應，並在這些修正後的響應上進行訓練。

Google表示，它目前正在與多家機器人公司合作。其中最為關鍵的是與 Apptronik 的合作，雙方將共同「利用 Gemini 2.0 構建下一代人形機器人」。Apptronik 的 Apollo 人形機器人將使用 Gemini Robotics 作為其「機器人大腦」。

此外，Google還通過「可信測試者」項目向 Boston Dynamics、Agility Robotics 和 Enchanted Tools 等公司提供了 Gemini Robotics-ER 的有限訪問

不過，Google強調這項技術目前仍處於早期階段，機器人可能需要數年時間才能變得更加有能力。當前版本的機器人動作相對緩慢，有時顯得笨拙，且無法在執行過程中學習和改進。獲取足夠的訓練數據也是持續難題，模擬環境與現實世界之間的差距可能導致機器人在實際應用中表現不佳。目前，Google還沒有將該技術商業化或部署的確定計劃。

參考資料：

1.https://deepmind.google/discover/blog/gemini-robotics-brings-ai-into-the-physical-world/

2.https://www.technologyreview.com/2025/03/12/1113178/gemini-robotics-uses-googles-top-language-model-to-make-robots-more-useful/

3.https://www.wired.com/story/googles-gemini-robotics-ai-model-that-reaches-into-the-physical-world/

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