在人工智能飞速发展的今天，我们见证了生成式AI在文本、图像、音频甚至视频创作方面的惊人进展。然而，AI的应用远不止于此——它正在悄然改变我们与物理世界的交互方式。Google DeepMind最新发布的Gemini Robotics项目，正是这一变革的里程碑式成果，通过结合'思考'与'行动'两大AI模型，机器人首次具备了在执行任务前进行模拟推理的能力，这标志着机器人技术从简单的执行工具向具有自主决策能力的智能伙伴迈出了关键一步。
传统机器人的局限与突破
当前机器人技术面临的最大挑战在于其高度专业化与部署困难。正如Google DeepMind机器人部门负责人Carolina Parada所言："今天的机器人高度定制化，难以部署，通常需要数月时间才能安装一个只能执行单一任务的单元。"这种局限性源于传统机器人必须针对特定任务进行密集训练，一旦面临新环境或新任务，往往束手无策。
生成式AI的出现为这一困境提供了全新解决方案。DeepMind团队认为，生成式AI对机器人技术具有独特重要性，因为它能够解锁机器人的通用功能。与传统的任务特定型AI不同，生成式AI使机器人能够应对全新情境和工作空间，无需重新编程。这一突破性进展，源于DeepMind对机器人架构的根本性重构——将'思考'与'行动'分离，由两个专门的AI模型各司其职。
Gemini Robotics架构解析
DeepMind的机器人系统由两个协同工作的模型组成：Gemini Robotics 1.5和Gemini Robotics-ER 1.5。前者是一个视觉-语言-行动(VLA)模型，利用视觉和文本数据生成机器人动作；后者则代表具身推理(Embodied Reasoning)，是一个视觉-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。
思考引擎：Gemini Robotics-ER 1.5
Gemini Robotics-ER 1.5是首个具备类似现代文本聊天机器人模拟推理能力的机器人AI。虽然Google将其称为'思考'，但在生成式AI领域，这一表述或许并不完全准确，但它确实代表了机器人推理能力的重大飞跃。DeepMind表示，ER模型在学术和内部基准测试中都取得了优异成绩，证明它能够准确决策如何与物理空间互动。
这一模型的工作流程可以这样理解：当你希望机器人将一堆衣物按白色和颜色分类时，ER模型会处理请求以及物理环境的图像(一堆衣物)。它还能调用Google搜索等工具收集更多数据，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。
行动执行者：Gemini Robotics 1.5
如果说ER模型是机器人的'大脑'，那么Gemini Robotics 1.5就是它的'双手'。这一行动模型接收ER模型的指令，同时利用视觉输入引导其动作生成。但更重要的是，它也经历自己的思考过程，考虑如何执行每个步骤。DeepMind的Kanishka Rao解释道："有许多直觉性思考帮助人类指导任务完成，但机器人过去缺乏这种直觉。我们在1.5的VLA中取得的主要进步之一，就是它在行动前思考的能力。"
技术创新与实际应用
DeepMind的两款新机器人AI都基于Gemini基础模型构建，但经过专门微调，以适应物理空间操作的需求。这种架构使机器人能够处理更复杂的多阶段任务，为机器人带来了'智能体'(agentic)能力。
跨机器人学习的突破
DeepMind团队使用多种机器测试Gemini机器人，包括双臂Aloha 2和人形机器人Apollo。过去，AI研究人员必须为每个机器人创建定制模型，但现在这一限制已被打破。DeepMind表示，Gemini Robotics 1.5能够跨不同'具身'(embodiments)学习，无需专门调整即可将从Aloha 2的夹爪中学到的技能转移到Apollo更复杂的手部结构上。
这一突破意义非凡：它意味着机器人技能的积累不再局限于单一硬件平台，而是可以跨平台共享和迁移，大大加速了机器人学习进程。
当前应用与未来展望
尽管AI驱动的物理智能体概念令人兴奋，但我们距离能够指挥机器人做家务的日常场景仍有很长的路要走。实际控制机器人的Gemini Robotics 1.5模型目前仅向受信任的测试者开放。然而，作为'思考引擎'的ER模型已在Google AI Studio中推出，允许开发者为自己的物理机器人实验生成机器人指令。
DeepMind的Gemini Robotics系统通过'思考'与'行动'模型的协同工作，实现了机器人任务执行前的智能决策
行业影响与未来趋势
DeepMind的'思考型'机器人技术代表了机器人行业的重要转折点，其影响将深远而广泛：
1. 机器人部署效率的革命性提升
传统机器人部署周期长、成本高的问题将得到根本性解决。随着通用型机器人AI的发展，未来机器人可能像软件更新一样快速适应新任务，大幅降低部署时间和成本。
2. 人机协作模式的重新定义
具备'思考'能力的机器人将不再是简单的工具，而是能够理解人类意图、自主规划行动的协作伙伴。这种人机协作模式将在制造业、医疗、家庭服务等领域带来革命性变化。
3. 机器人技能生态系统的形成
跨机器人学习的突破将催生一个机器人技能共享生态系统，就像今天的手机应用商店一样，机器人可以下载和执行各种'技能包'，极大扩展其应用范围。
4. 伦理与安全挑战的凸显
随着机器人自主性增强，如何确保其决策的透明性、安全性和伦理性将成为重要议题。我们需要建立新的框架来评估和监管这些高度自主的机器人系统。
结论：迈向真正的智能机器人时代
DeepMind的Gemini Robotics项目不仅是技术上的突破，更是机器人发展理念的一次革新。通过将'思考'与'行动'分离并赋予机器人模拟推理能力，我们正在迈向一个机器人能够真正理解环境、规划行动、自主解决问题的时代。
虽然目前这一技术仍处于早期阶段，但其展现出的潜力令人振奋。随着技术的不断成熟和完善，我们可以预见，在不远的将来，'思考型'机器人将走出实验室，走进我们的日常生活，成为改变世界的下一代智能伙伴。这一进程不仅将重塑机器人行业，更将深刻影响人类社会的方方面面，开启人机共存的新纪元。
