在生成式AI技术日益普及的今天，Google DeepMind再次站在了技术创新的前沿。最新发布的Gemini Robotics项目不仅代表了机器人技术的重大突破，更预示着人形机器人即将进入一个全新的发展阶段。通过结合先进的视觉-语言-行动模型和具身推理模型，DeepMind成功创造了能够像人类一样'思考'再行动的智能机器人系统。
传统机器人的局限性
当前机器人技术面临的最大挑战是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且难以部署，通常需要数月时间才能安装一个执行单一任务的单元。"这种局限性严重阻碍了机器人在日常生活中的广泛应用。
传统机器人需要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。这种局限性源于机器人系统的设计理念——它们被编程为执行特定功能，而非像人类一样具备通用认知能力。
Gemini Robotics的革命性突破
DeepMind的Gemini Robotics项目通过引入生成式AI技术，彻底改变了这一局面。生成式AI系统不仅能创建文本、图像、音频甚至视频，同样可以输出机器人行动指令，为机器人技术带来了质的飞跃。
DeepMind团队认为，生成式AI对机器人技术具有独特重要性，因为它解锁了机器人的通用功能。与传统机器人不同，基于生成式AI的机器人可以面对全新情境和工作空间，无需重新编程即可适应。
双模型协同工作
Gemini Robotics系统由两个互补的模型组成：
- Gemini Robotics 1.5：视觉-语言-行动(VLA)模型，利用视觉和文本数据生成机器人行动
- Gemini Robotics-ER 1.5：具身推理(ER)模型，视觉语言模型(VLM)，生成完成复杂任务所需的具体步骤
这种双模型设计模仿了人类的决策过程：先思考，再行动。ER模型负责分析任务环境和需求，制定行动计划；而VLA模型则将这些计划转化为具体的机器人动作。
具身推理：机器人的'思考'能力
Gemini Robotics-ER 1.5代表了机器人AI的重大突破，它是首个具备模拟推理能力的机器人AI，类似于现代基于文本的聊天bots。DeepMind称这种能力为'思考'，尽管在生成式AI领域，这个表述可能有些夸大。
ER模型能够在学术和内部基准测试中取得优异成绩，证明它可以就如何与物理空间互动做出准确决策。以洗衣分类为例，当用户要求机器人将一堆衣物按白色和彩色分类时，ER模型会处理请求并分析物理环境（一堆衣物），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具体步骤。
这种推理能力使机器人能够处理复杂的多阶段任务，为机器人赋予了代理能力，使其能够在不确定环境中做出合理决策。
视觉-语言-行动：从思考到执行
如果说ER模型是机器人的'大脑'，那么Gemini Robotics 1.5就是机器人的'小脑'，负责将思考转化为行动。VLA模型接收ER模型的指令，利用视觉输入指导其动作生成，同时也会经历自己的思考过程，考虑如何接近每个步骤。
DeepMind的Kanishka Rao解释道："有许多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方面取得的主要进步是它在行动前思考的能力。"
这种'思考-行动'的循环使机器人能够更灵活地应对执行过程中的变化和挑战，大大提高了任务完成的质量和效率。
跨具身学习：机器人技能迁移
DeepMind团队使用多种机器测试Gemini Robotics，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能够跨具身学习，将从Aloha 2的夹爪中学到的技能转移到Apollo更复杂的手部，无需专门调整。这一突破大大降低了机器人开发和部署的门槛，加速了机器人技术的普及。
技术实现与实际应用
DeepMind的两个新机器人AI都基于Gemini基础模型构建，但经过微调以适应物理空间操作。这种适应性训练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。
目前，实际控制机器人的Gemini Robotics 1.5模型仅限受信任的测试者使用。然而，负责思考的ER模型已在Google AI Studio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。
这种渐进式发布策略反映了DeepMind对技术安全性和实用性的平衡考量，确保在扩大应用范围前充分验证系统的可靠性和安全性。
行业影响与未来展望
DeepMind的Gemini Robotics项目代表了机器人技术的重要里程碑，其影响将远超实验室范围。这一技术突破有望：
- 降低机器人部署成本：通用型机器人减少了定制化需求，大幅降低部署时间和成本
- 加速机器人普及：无需专业编程的机器人操作将使更多人能够使用机器人技术
- 拓展应用场景：从工业制造到家庭服务，机器人应用场景将大幅扩展
- 推动人形机器人发展：跨具身学习能力为人形机器人提供了更实用的技术基础
技术挑战与伦理考量
尽管Gemini Robotics展示了令人兴奋的潜力，但技术发展仍面临诸多挑战：
- 安全性与可靠性：在物理环境中执行任务的AI系统需要极高的安全标准
- 能源效率：复杂推理过程对计算资源的高需求可能影响机器人续航
- 伦理问题：自主决策机器人可能面临责任归属和伦理抉择问题
- 社会接受度：公众对高度自主机器人的接受度仍需时间培养
DeepMind在推进技术创新的同时，也需要考虑这些挑战，确保技术发展与社会价值观相协调。
结论
Google DeepMind的Gemini Robotics项目代表了机器人技术的重要突破，通过引入'思考-行动'的双模型架构，首次实现了能够像人类一样推理和决策的智能机器人系统。这一创新不仅解决了传统机器人的局限性，还通过跨具身学习能力大大提高了机器人的通用性和适应性。
虽然我们距离能够自动完成洗衣任务的家用机器人还有很长的路要走，但DeepMind的这一突破无疑为人机交互和机器人技术开辟了新的可能性。随着技术的不断发展和完善，我们有理由相信，智能机器人将在未来十年内从实验室走向日常生活，彻底改变我们的工作方式和生活方式。
Gemini Robotics项目不仅是一项技术突破，更是人类迈向更智能、更高效人机协作的重要一步。在AI技术的推动下，机器人正从执行特定任务的工具，逐渐转变为能够理解环境、制定计划并自主行动的智能伙伴。
