在人工智能飞速发展的今天，我们正见证着一个令人兴奋的转变：从生成式AI创造文本、图像、音频甚至视频，到AI能够直接输出机器人行动。这一转变的基础正是Google DeepMind最新发布的Gemini Robotics项目，它通过两个协同工作的模型，创造了首批能够'思考'后再行动的机器人。这不仅代表了机器人技术的重大突破，更预示着一个全新的机器人时代的到来。
传统机器人的局限与AI的突破
传统机器人技术长期以来面临着严重的局限性。正如Google DeepMind机器人部门负责人Carolina Parada所指出的：'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完成单一任务的单元。'这种高度专业化导致机器人只能在特定环境中执行预设任务，一旦环境或任务发生变化，机器人往往束手无策。
传统机器人需要针对每个特定任务进行密集训练，且通常难以胜任其他任务。而生成式AI的出现为机器人领域带来了革命性变化。DeepMind团队认为，生成式AI对机器人技术具有独特重要性，因为它解锁了通用功能的可能性。通过生成式系统，AI驱动的机器人可以面对全新的环境和情况，而无需重新编程。
Gemini Robotics：双模型架构的革新
DeepMind当前的机器人方法依赖于两个模型的协同工作：一个负责'思考'，一个负责'执行'。这两个新模型分别是Gemini Robotics 1.5和Gemini Robotics-ER 1.5（ER代表具身推理，Embodied Reasoning）。
视觉-语言-行动模型（Gemini Robotics 1.5）
Gemini Robotics 1.5是一个视觉-语言-行动（VLA）模型，它利用视觉和文本数据来生成机器人行动。这个模型负责实际执行任务，但它也具备自己的思考过程，考虑如何接近每个步骤。DeepMind的Kanishka Rao解释道：'有各种直觉性思维帮助人类指导这项任务，但机器人没有这种直觉。我们在1.5的VLA中所取得的主要进步是它在行动前思考的能力。'
具身推理模型（Gemini Robotics-ER 1.5）
Gemini Robotics-ER 1.5则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称之为'思考'，尽管在生成式AI领域中，这个术语有些名不副实。
双模型协同工作原理
这两个模型如何协同工作？让我们以机器人分类一堆衣物为例：
任务理解与环境分析：当要求机器人将一堆衣物按颜色分类时，Gemini Robotics-ER 1.5会处理这一请求，并结合物理环境的图像（一堆衣物）进行分析。
数据收集与推理：该AI还可以调用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特定步骤来完成给定任务。
行动执行与环境适应：Gemini Robotics 1.5（行动模型）接收来自ER模型的指令，同时利用视觉输入引导其动作。在执行每个步骤前，它也会进行自己的思考过程，确保动作的准确性和适应性。
这种双模型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，使其能够在变化的环境中自主决策和行动。
技术创新：跨平台学习与技能迁移
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，但现在这种情况已经改变。DeepMind表示，Gemini Robotics 1.5能够跨不同 embodiment（具身形态）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上更复杂的手部。
这一突破性意义非凡：它意味着机器人不再需要为每个特定硬件重新训练，大大降低了机器人开发的成本和时间。想象一下，一个在实验室环境中训练的机器人，可以将其技能应用到家庭环境中的不同设备上，这种灵活性是传统机器人技术无法实现的。
实际应用场景与行业影响
Gemini Robotics的出现将深刻影响多个行业：
家庭服务机器人
虽然我们距离能够命令机器人做家务的普及产品还有很长的路要走，但这一技术为家庭服务机器人的发展铺平了道路。想象一下，未来的家庭机器人能够理解模糊的指令（如'整理一下客厅'），自主规划任务，并在变化的环境中灵活执行。
工业自动化
在制造业中，这一技术将使机器人能够适应生产线的变化，无需重新编程即可处理新产品或新工序。这将大大提高制造业的灵活性和效率。
医疗护理
医疗机器人可以更好地理解复杂的医疗指令，适应不同的患者需求，甚至在紧急情况下做出自主决策，为医护人员提供有力支持。
教育与辅助
在教育领域，AI机器人可以成为个性化辅导工具，理解学生的学习需求，调整教学策略，为特殊需求学生提供定制化辅助。
当前挑战与未来展望
尽管Gemini Robotics代表了重大突破，但仍有诸多挑战需要克服：
安全性问题：赋予机器人更多自主性也带来了安全风险，如何确保机器人在复杂环境中做出安全决策至关重要。
伦理考量：随着机器人决策能力的增强，我们需要建立相应的伦理框架，确保AI系统的决策符合人类价值观。
技术成熟度：目前，实际控制机器人的Gemini Robotics 1.5模型仅对受信任的测试者开放，而思考ER模型虽已在Google AI Studio推出，允许开发者生成机器人指令，但仍处于早期阶段。
未来，随着这一技术的不断成熟，我们可以期待：
- 更自然的交互：机器人将能够理解更复杂的自然语言指令，实现更自然的人机交互。
- 更强的适应能力：机器人将能够在更复杂、变化的环境中自主工作。
- 更广泛的普及：随着技术门槛的降低，我们将看到更多类型的AI机器人进入日常生活和工作场景。
- 人机协作新模式：人类与机器人将从简单的命令-执行关系转变为真正的合作伙伴关系。
行业竞争与技术演进
DeepMind的这一创新并非孤立事件，而是整个AI机器人领域快速发展的缩影。全球科技巨头和研究机构都在积极探索AI与机器人技术的结合点。例如，OpenAI的机器人研究项目、波士顿动力公司的先进机器人技术，以及众多初创公司的创新尝试，共同推动着这一领域的进步。
Gemini Robotics的独特之处在于它将生成式AI的通用性与机器人技术的实用性相结合，创造出既能够思考又能够行动的智能系统。这种结合不仅解决了传统机器人的局限性，还为机器人技术开辟了全新的可能性。
对就业与社会的影响
AI机器人的发展必然会对就业市场和社会结构产生影响。一方面，自动化可能会替代某些重复性工作；另一方面，它也将创造新的就业机会，如机器人开发、维护、监督和与机器人协作的新职业。
社会需要为这一转变做好准备，包括：
- 教育体系改革：培养更多具备AI和机器人技术知识的人才。
- 终身学习机制：帮助 workers 适应技术变革，更新技能。
- 社会保障体系：为受技术变革影响的人群提供支持。
结论：迈向智能机器人新纪元
DeepMind的Gemini Robotics项目代表了机器人技术的一个重要里程碑。通过赋予机器人'思考'能力，我们正朝着创建真正智能、适应性强、能够与人类自然协作的机器人迈出关键一步。
这一技术的意义不仅在于技术本身，更在于它所开启的可能性。从家庭助手到工厂工人，从医疗伙伴到教育导师，AI机器人将在各个领域发挥越来越重要的作用，改变我们的生活方式和工作方式。
正如DeepMind研究人员所言，这可能是智能体机器人的黎明。随着技术的不断进步和完善，我们将见证一个机器人与人类共存、协作、共同创造美好未来的新纪元。在这个过程中，技术发展、伦理考量和社会适应需要同步进行，确保AI机器人的发展真正造福人类社会。
