在人工智能飞速发展的今天，我们见证了从文本生成到图像创作的各种突破性进展。然而，Google DeepMind的最新研究将AI的应用领域推向了一个全新的维度——能够"思考"的机器人。这一创新不仅代表着技术上的飞跃，更预示着机器人与人类交互方式即将发生的根本性变革。
生成式AI：机器人技术的革命性基础
传统机器人技术长期以来受限于特定任务的编程和训练，每个机器人都需要针对特定功能进行大量定制化开发。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能完成单一任务的单元。"
生成式AI的出现彻底改变了这一现状。与只能输出文本、图像或音频的传统AI不同，生成式AI系统现在能够输出机器人动作，为机器人技术带来了前所未有的通用性。DeepMind的Gemini Robotics项目正是基于这一理念，通过两种新型AI模型的协同工作，创造了首批能够在行动前进行"思考"的机器人。
双模型架构：思考与执行的完美结合
DeepMind的解决方案采用了一种创新的双模型架构，由Gemini Robotics 1.5和Gemini Robotics-ER 1.5组成，分别负责"思考"和"执行"两个关键环节。
Gemini Robotics-ER 1.5： embodied reasoning模型
Gemini Robotics-ER 1.5（ER代表embodied reasoning）是一个视觉语言模型（VLM），它接收视觉和文本输入，生成完成复杂任务所需的步骤。这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，DeepMind称这一过程为"思考"。
该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。例如，当要求机器人将一堆衣物按白色和彩色分类时，ER模型会处理请求并结合物理环境的图像，甚至可以调用Google搜索等工具获取更多数据，然后生成自然语言指令，详细说明机器人应遵循的步骤。
Gemini Robotics 1.5： vision-language-action模型
Gemini Robotics 1.5是一个视觉语言动作（VLA）模型，它使用ER模型提供的指令，结合视觉输入生成具体的机器人动作。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，但机器人没有这种直觉。1.5在VLA方面的重大进步就是它在行动前能够思考。"
这一模型不仅执行ER模型提供的指令，还会经历自己的思考过程，考虑如何接近每个步骤。这种双重思考机制大大提高了机器人执行任务的准确性和效率。
技术突破：跨形态学习与通用机器人能力
DeepMind的Gemini Robotics系统在多个方面实现了技术突破，其中最引人注目的是跨形态学习能力的实现。
传统上，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。DeepMind表示，Gemini Robotics 1.5能够在不同形态间学习，将Aloha 2机械臂夹爪中学到的技能转移到Apollo人形机器人更复杂的手部，无需专门调整。
这一突破性进展意味着机器人技能可以更轻松地在不同平台间迁移，大大降低了机器人开发和部署的复杂性和成本。同时，两种模型都基于Gemini基础模型构建，并通过适应物理空间操作的数据进行了微调，使机器人能够承担更复杂的多阶段任务，为机器人带来代理能力。
实际应用与测试成果
DeepMind团队使用多种机器人测试了Gemini Robotics系统，包括双臂Aloha 2和人形机器人Apollo。这些测试展示了系统在实际环境中的表现和潜力。
在测试中，机器人能够理解复杂指令，分解任务为可执行的步骤，并自主规划行动路径。例如，在处理洗衣分类任务时，机器人不仅能识别不同颜色的衣物，还能考虑衣物的材质、大小等因素，做出更精细的分类决策。
这种能力远远超出了传统机器人的范畴，后者通常只能执行预先编程的特定动作，面对新环境或新任务时往往束手无策。而Gemini Robotics系统则展现出强大的适应性和学习能力，能够根据实际情况调整策略，完成各种挑战性任务。
从实验室到现实：技术发展与未来展望
尽管DeepMind的"思考型"机器人AI展现了巨大潜力，但距离我们日常生活中使用的通用机器人还有一段距离。目前，实际控制机器人的Gemini Robotics 1.5模型仅向受信任的测试者开放，而"思考"的ER模型已在Google AI Studio中向开发者推出，允许他们为自己的物理实体机器人实验生成指令。
这一渐进式开放策略反映了AI技术发展的典型路径：从实验室研究到有限部署，再到广泛应用。随着技术的不断完善和优化，我们可以预见未来几年内，基于生成式AI的机器人将逐步进入工业、医疗、家庭等各个领域。
行业影响与潜在变革
DeepMind的Gemini Robotics项目对机器人行业可能产生深远影响。首先，它将大幅降低机器人开发的门槛和时间成本，使更多机构能够参与到机器人创新中来。其次，通用机器人能力的提升将开辟全新的应用场景，从危险环境作业到个性化家庭服务，机器人将在更多领域发挥重要作用。
此外，这一技术还将推动人机交互方式的变革。当机器人能够"思考"并理解人类意图时，人与机器人的沟通将更加自然高效，不再需要复杂的编程或指令设置。这种进步将使机器人技术更加普及，融入人们的日常生活。
技术挑战与伦理考量
尽管前景广阔，"思考型"机器人AI仍面临诸多技术挑战。如何确保机器人在复杂环境中的决策安全性和可靠性？如何平衡机器人的自主性与人类监督？这些都是需要深入研究的问题。
同时，随着机器人能力的提升，伦理考量也变得尤为重要。我们需要建立相应的规范和框架，确保AI机器人的发展符合人类价值观，避免潜在风险和滥用。这需要技术开发者、政策制定者和社会各界的共同努力。
结语：机器人技术的新篇章
Google DeepMind的Gemini Robotics项目代表了机器人技术发展的重要里程碑，它将AI的"思考"能力与机器人的物理行动相结合，开创了智能代理机器人的新时代。这一突破不仅展示了技术的进步，更预示着机器人与人类社会关系即将发生的深刻变化。
随着这一技术的不断发展和完善，我们有理由期待一个更加智能、高效的机器人未来，一个机器人能够真正理解人类需求、自主完成复杂任务的未来。虽然这一未来尚未完全实现，但DeepMind的"思考型"机器人AI无疑为我们指明了方向，开启了机器人技术发展的新篇章。
