AI机器人思维革命：DeepMind双子座系统如何重塑机器人行动逻辑

在人工智能领域持续突破的今天，Google DeepMind再次引领潮流，推出了首个能够'思考'的机器人AI系统——Gemini Robotics。这一创新标志着机器人技术从单一任务执行向通用智能决策的重大转变，为自主机器人的未来发展开辟了全新道路。

传统机器人的局限性

当前机器人技术面临着严峻的挑战。正如Google DeepMind机器人负责人Carolina Parada所指出的："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。"这一现状严重限制了机器人在实际应用中的灵活性和通用性。

传统机器人系统存在几个核心问题：

这些局限性使得机器人技术在复杂多变的环境中表现不佳，也阻碍了它们在更广泛场景中的应用。

DeepMind的解决方案采用创新的双模型架构，将机器人的'思考'与'行动'功能分离，实现了前所未有的灵活性和智能性。

作为视觉-语言-动作(VLA)模型，Gemini Robotics 1.5负责将高级指令转化为具体的机器人动作。它接收来自ER模型的自然语言指令，同时利用视觉输入指导运动。DeepMind研究员Kanishka Rao强调："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。"

这一模型的关键突破在于它不仅执行指令，还会在每个步骤前进行独立思考，类似于人类在完成复杂任务时的直觉性思考过程。这种'预思考'能力使机器人能够更灵活地应对执行过程中可能出现的变化和挑战。

具身推理(ER)模型是整个系统的'大脑'，负责处理复杂任务规划。作为首个具备模拟推理能力的机器人AI，它能够像现代文本聊天机器人一样进行'思考'，虽然DeepMind谨慎地使用这一术语，避免过度拟人化的描述。

ER模型的工作流程包括：

例如，当要求机器人将一堆衣物按白色和颜色分类时，ER模型会分析衣物图像，生成具体的分类步骤，而行动模型则负责执行这些物理操作。

Gemini Robotics系统的最大价值在于它赋予机器人的通用功能。传统机器人被严格限制在特定任务中，而这一新系统使机器人能够应对全新环境和任务，无需重新编程。

DeepMind团队在多种机器人上测试了这一系统，包括双臂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，但现在这一限制已被打破。

Gemini Robotics 1.5能够在不同机器人形态间迁移技能，无需专门调整。例如，它可以将在Aloha 2的夹爪上学到的技能转移到Apollo更复杂的手部操作中。这一能力极大地扩展了机器人技术的应用范围，降低了开发和部署成本。

双模型架构使机器人能够处理更复杂的多阶段任务。传统机器人通常只能执行简单的线性任务，而Gemini Robotics系统可以规划并执行需要多个步骤和决策的复杂操作。

这种能力源于系统对物理世界的深入理解和推理能力。机器人不再是盲目执行指令的工具，而是能够理解任务目标、评估环境条件并制定适当策略的智能体。

虽然完整的Gemini Robotics系统仍在测试阶段，但其组件已经开始为开发者提供价值。Gemini Robotics-ER 1.5已在Google AI Studio中推出，允许开发者为其物理机器人实验生成指令。

Gemini Robotics系统的推出将对整个机器人行业产生深远影响。它不仅改变了机器人开发的方式，还重新定义了机器人在社会中的角色。

尽管前景广阔，这一技术仍面临诸多挑战：

Google DeepMind的Gemini Robotics系统代表了机器人技术的重要里程碑。通过引入模拟推理能力和双模型架构，它首次使机器人具备了类似人类的'思考'能力，为自主智能机器人的发展铺平了道路。

这一突破不仅解决了传统机器人的局限性，还开启了机器人技术的新纪元。随着技术的不断成熟和应用的逐步扩展，我们有理由期待一个由智能机器人辅助人类工作、改善生活的未来。Gemini Robotics系统只是这一旅程的开始，但它已经清晰地指明了前进的方向——一个机器人能够理解、思考并自主行动的未来。

Gemini Robotics Apollo

Gemin iRobotics thinking

Photo of Ryan Whitwam