在人工智能领域，生成式AI系统创造文本、图像、音频甚至视频已成为常态。同样，AI模型不仅可以输出这些数据类型，还可以被用来输出机器人的行动。这正是Google DeepMind的Gemini Robotics项目的基础，该项目近日宣布了一对新的模型，它们协同工作，创造出首个在行动前进行"思考"的机器人。传统大型语言模型(LLMs)有其自身的问题，但模拟推理的引入显著提升了它们的能力，现在，同样的进步正在AI机器人领域发生。
传统机器人的局限与突破
DeepMind团队认为，生成式AI对机器人技术具有独特的重要性，因为它解锁了通用功能。当前机器人必须在特定任务上进行密集训练，并且通常不擅长做其他事情。Google DeepMind机器人主管Carolina Parada指出："今天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只能执行单一任务的单元。"
生成式系统的基础使AI驱动的机器人更加通用。它们可以面对全新的工作环境和情况，无需重新编程。DeepMind当前的机器人方法依赖于两个模型：一个负责思考，一个负责执行。
Gemini Robotics 1.5：跨形态的学习能力
这两个新模型分别被称为Gemini Robotics 1.5和Gemini Robotics-ER 1.5。前者是视觉语言动作(VLA)模型，意味着它使用视觉和文本数据来生成机器人行动。另一个模型中的"ER"代表具身推理(embodied reasoning)，这是一个视觉语言模型(VLM)，它接收视觉和文本输入，以完成复杂任务所需的步骤。
思考机器：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——Google喜欢称之为"思考"，但在生成式AI领域，这有点用词不当。DeepMind表示，ER模型在学术和内部基准测试中都取得了最高分，这表明它可以做出关于如何与物理空间互动的准确决策。然而，它本身不执行任何行动，这部分工作由Gemini Robotics 1.5完成。
想象一下，你希望机器人将一堆衣物按白色和颜色分类。Gemini Robotics-ER 1.5会处理请求以及物理环境的图像（一堆衣物）。这个AI还可以调用Google搜索等工具来获取更多数据。然后，ER模型生成自然语言指令，即机器人应遵循的具体步骤来完成给定任务。
这两个新模型协同工作，"思考"如何完成任务。
行动机器：Gemini Robotics 1.5
Gemini Robotics 1.5（行动模型）接收来自ER模型的指令，并生成机器人行动，同时使用视觉输入来引导其运动。但它也经历自己的思考过程，考虑如何处理每个步骤。DeepMind的Kanishka Rao表示："有很多直觉性想法帮助[一个人]指导这项任务，但机器人没有这种直觉。我们在1.5的VLA方面取得的主要进步之一是它在行动前思考的能力。"
DeepMind团队使用几种不同的机器测试Gemini机器人，如双臂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，但现在已经没有必要。DeepMind表示，Gemini Robotics 1.5可以跨不同的形态学习，将从Aloha 2的夹爪中学到的技能转移到Apollo上更复杂的手部，无需专门的调整。
技术原理与创新点
Gemini Robotics系统的核心创新在于其"思考-执行"双模型架构，这与传统的单一模型机器人控制系统有本质区别。
模拟推理机制
Gemini Robotics-ER 1.5引入了模拟推理能力，使机器人能够在虚拟环境中预演任务执行过程。这种机制类似于人类在执行复杂任务前进行的心理预演，允许机器人考虑多种可能的行动路径，评估其潜在结果，并选择最优方案。
这种推理能力不仅限于内部计算，还包括调用外部工具（如搜索引擎）获取额外信息的能力，大大扩展了机器人的知识范围和问题解决能力。
跨形态学习技术
传统机器人系统通常需要针对特定硬件进行专门训练，这限制了技术的通用性和可扩展性。Gemini Robotics 1.5通过跨形态学习技术解决了这一问题，使一个模型能够适应不同类型的机器人硬件。
这一技术基于深度强化学习和迁移学习算法，使机器人能够将在一种形态（如Aloha 2的夹爪）上学到的技能应用到另一种形态（如Apollo的手部）上，无需重新训练或微调。这大大降低了机器人开发的成本和时间，加速了技术的迭代和普及。
视觉-语言-动作一体化
Gemini Robotics 1.5作为VLA模型，实现了视觉感知、语言理解和动作生成的无缝整合。这种一体化使机器人能够同时处理多模态输入，理解自然语言指令，并将其转化为精确的物理动作。
与传统的感知-规划-执行分离架构相比，VLA模型减少了信息传递的延迟和损失，提高了机器人对复杂环境的适应能力和反应速度。
应用场景与潜在影响
Gemini Robotics技术的出现将深刻改变多个行业和领域，为解决实际问题提供新的可能性。
制造业自动化
在制造业中，Gemini Robotics可以显著提高生产线的灵活性和适应性。传统工业机器人通常只能执行预设的重复性任务，而具备思考能力的机器人可以应对生产过程中的变化，如原材料差异、设备故障等，并自主调整操作流程。
例如，在电子产品装配线上，Gemini Robotics可以识别不同型号的组件，并自动调整装配策略，无需重新编程或更换机器人。这将大幅提高生产效率，减少停机时间，并降低对专业技术人员的依赖。
医疗健康领域
在医疗领域，Gemini Robotics技术有望革新手术辅助、康复训练和老年人护理等方面。手术机器人可以结合医生的指令和实时影像数据，更精确地执行复杂手术；康复机器人可以根据患者的恢复情况，动态调整训练方案；护理机器人则能够理解老年人的需求和指令，提供个性化的辅助服务。
特别是在偏远地区医疗资源不足的情况下，具备一定自主能力的医疗机器人可以远程协助医生进行初步诊断和治疗，扩大优质医疗服务的覆盖范围。
家庭服务与个人助理
随着人口老龄化和家庭结构变化，家庭服务机器人的需求日益增长。Gemini Robotics的通用性和学习能力使其能够适应家庭环境的复杂性和多样性，执行各种家务任务，如清洁、烹饪、洗衣等。
与当前只能执行特定任务的扫地机器人或烹饪机器人不同，未来的家庭服务机器人可以理解自然语言指令，根据家庭成员的习惯和偏好提供服务，甚至能够学习新的任务，不断扩展其功能范围。
教育与科研
在教育和科研领域，Gemini Robotics可以作为实验助手和教学工具，帮助学生和研究人员进行科学实验、数据收集和分析。机器人可以理解复杂的实验步骤，精确操作实验设备，记录实验数据，甚至根据实验结果提出假设或调整实验方案。
特别是在危险或难以到达的环境中（如深海、太空、高辐射区域），机器人可以代替人类进行探索和研究，拓展人类认知和活动的边界。
技术挑战与未来发展方向
尽管Gemini Robotics技术取得了显著进展，但仍面临一系列技术挑战和伦理考量，需要进一步研究和解决。
安全性与可靠性
机器人安全是首要考虑的问题。随着机器人自主性的提高，如何确保其在各种情况下都能做出安全、可靠的决策成为关键挑战。特别是在医疗、交通等高风险领域，机器人的任何失误都可能导致严重后果。
未来的研究方向包括开发更先进的故障检测和恢复机制，建立更完善的机器人行为评估标准，以及设计更安全的交互界面，使人类能够有效监督和干预机器人的行为。
伦理与社会影响
随着机器人技术的普及，一系列伦理和社会问题也随之而来。例如，机器人决策的透明度和可解释性、机器人对就业市场的影响、以及机器人与人类互动的边界等，都需要深入探讨和规范。
制定合理的法律法规和伦理准则，确保机器人技术的发展符合人类价值观和社会利益，是未来机器人发展的重要方向。这需要技术开发者、政策制定者、伦理学家和社会各界的共同参与和合作。
能源效率与可持续性
机器人系统的能源消耗是一个不容忽视的问题。特别是对于需要长时间运行的家用或工业机器人，能源效率直接影响其使用成本和环境友好性。
未来的机器人技术需要在保持高性能的同时，优化能源利用效率，开发更节能的硬件和算法，以及探索可再生能源在机器人中的应用，推动机器人技术的可持续发展。
结语
Gemini Robotics的发布标志着机器人技术进入了一个新阶段，从单一功能的执行者向具有思考能力的通用助手转变。这一突破不仅解决了传统机器人系统的局限性，也为机器人在更多领域的应用开辟了新的可能性。
随着技术的不断发展和完善，我们有理由相信，未来的机器人将能够更好地理解人类需求，适应复杂环境，提供更智能、更个性化的服务。然而，我们也需要正视机器人技术带来的挑战，在推动技术创新的同时，确保其安全、可控、可持续发展，使机器人真正成为人类社会的有益伙伴。
在可预见的未来，Gemini Robotics技术可能会首先在特定领域得到应用，如制造业自动化、医疗辅助等，随着技术的成熟和成本的降低，逐步扩展到家庭服务、教育科研等更广泛的领域。这一发展过程将重塑人类与机器人的关系，开创人机协作的新时代。
