DeepMind发布首个'思考型'机器人AI：重塑人形机器人交互范式

在人工智能领域持续突破的今天，Google DeepMind再次引领行业变革，正式推出首个具有'思考'能力的机器人AI系统。这一创新不仅标志着机器人技术的重要里程碑，更可能彻底改变我们与机器人的交互方式，开启通用型机器人的新时代。

从专用到通用：机器人AI的范式转变

传统机器人技术面临的最大挑战之一是其专用性。现有机器人通常需要针对特定任务进行密集训练，一旦环境或任务发生变化，其性能就会大幅下降。正如Google DeepMind机器人负责人Carolina Parada所言：

"当今的机器人高度定制化且难以部署，通常需要数月时间才能安装一个仅能执行单一任务的单元。"

DeepMind团队认为，生成式AI技术为机器人领域带来了独特机遇，因为它能够解锁机器人的通用功能。通过将生成式系统应用于机器人，这些智能体可以完全适应新的环境和任务，而无需重新编程。

DeepMind的Gemini Robotics项目采用创新的双模型架构，分别负责'思考'和'执行'两个关键环节：

作为首个具备模拟推理能力的机器人AI，ER模型(Embodied Reasoning)能够像现代文本聊天机器人一样进行'思考'。这一视觉-语言模型(VLM)接收视觉和文本输入，生成完成复杂任务所需的步骤。

Gemini Robotics思考过程

当面对诸如将衣物按颜色分类的任务时，ER模型会处理请求并结合物理环境图像(如衣物堆)进行分析。它甚至可以调用Google搜索等工具获取额外数据，然后生成自然语言指令，详细说明机器人应遵循的具体步骤。

与ER模型不同，1.5模型是实际执行动作的'行动者'。它接收ER模型提供的指令，利用视觉输入引导机器人动作，同时进行自身的思考过程，考虑如何执行每个步骤。

DeepMind研究员Kanishka Rao解释道：

"有许多直觉性想法帮助人类指导任务完成，但机器人缺乏这种直觉。我们在1.5 VLA模型上取得的主要进步之一，就是它在行动前能够思考的能力。"

DeepMind团队使用多种机器人测试了这一系统，包括双臂机器人Aloha 2和人形机器人Apollo。过去，AI研究人员需要为每个机器人创建定制模型，但这一现状已被改变。

Gemini Robotics 1.5能够在不同具身形态间学习，将Aloha 2机械爪学到的技能直接迁移到Apollo更为复杂的手部结构上，无需专门调优。这一能力大幅降低了机器人开发的复杂性和成本，加速了机器人技术的普及进程。

DeepMind的两款新型机器人AI均基于Gemini基础模型构建，但通过适应物理空间操作的数据进行了微调。这种结合使机器人能够执行更复杂的多阶段任务，为机器人带来了代理能力(agent capabilities)。

技术团队特别强调了模拟推理在提升机器人性能方面的关键作用。与传统的仅依赖模式识别的AI不同，这种新型机器人AI能够进行类似人类的推理过程，考虑多种可能的行动方案并选择最优解。

尽管目前Gemini Robotics 1.5(实际控制机器人的模型)仅对受信任测试者开放，但思考型的ER模型已在Google AI Studio推出，允许开发者为自己的物理机器人实验生成指令。

这一技术的潜在应用领域极为广泛：

尽管这一技术突破令人兴奋，但我们距离能够命令机器人做家务的日常应用仍有很长的路要走。当前系统仍面临诸多挑战：

DeepMind的研究团队正致力于解决这些问题，同时探索更高级的机器人认知能力，如情感理解、创造性问题解决和长期规划等。

DeepMind的这一创新无疑将加速整个机器人行业的发展。传统机器人制造商将面临来自AI公司的激烈竞争，而软件能力可能成为未来机器人竞争的核心要素。

同时，这一突破也将促进跨学科合作，推动机器人技术、人工智能、材料科学和认知科学等领域的深度融合。可以预见，未来机器人研发将更加注重软件与硬件的协同创新。

DeepMind的'思考型'机器人AI代表了人工智能与机器人技术融合的重要里程碑。这一技术不仅展示了AI在理解物理世界方面的进步，也为未来人机协作提供了全新可能。

随着技术的不断完善和应用场景的拓展，我们正逐步迈向一个机器人能够真正理解人类需求、自主规划行动并与人类高效协作的新时代。这不仅将改变我们的工作方式，也将深刻影响我们的日常生活，开启人机共存的全新篇章。

正如DeepMind团队所展示的，机器人AI的'思考'能力不再是科幻小说的情节，而是正在成为现实的技术突破。这一创新不仅是对机器人技术的提升，更是对人工智能应用边界的拓展，预示着更加智能、更加自主的机器人时代即将到来。