Google DeepMind 新 AI 模型实现机器人全身控制，从手指到脚趾
Google DeepMind 于近日发布了其 Gemini Robotics 系列的最新版本——Gemini Robotics 2，该模型首次实现了对人形机器人全身的控制。相比前代仅能控制上半身，新模型支持从脚趾到指尖的全身动作，使机器人能够完成行走、蹲下、伸展、抓取等更复杂的任务。
核心升级：从“半身”到“全身”
上一代 Gemini Robotics 主要聚焦于机器人上半身的操控，而 Gemini Robotics 2 将控制范围扩展至全身，包括腿部、躯干和精细的手指动作。Google 展示的视频中，Apptronik 的 Apollo 2 机器人可以弯腰捡起洒水壶，从架子上准确取下指定物品，甚至完成封口 Ziploc 袋子、系垃圾袋、拧灯泡等需要灵巧手部操作的任务。
DeepMind 表示，虽然机器人在移动速度上仍有提升空间，但这次更新是“迈向完成需要全身协调的复杂真实世界任务的重要一步”。
配套模型同步升级
除了主模型，DeepMind 还更新了 Gemini Robotics ER（具身推理） 模型至 2.0 版本。ER 模型负责帮助机器人分析环境、理解指令并执行多步骤任务。新版本在长时间任务执行和任务起止判断上有了显著改进，并且支持多机器人协作——例如，Apollo 2 可以指挥另一台双臂机器人将工具放入箱子。
安全方面，Gemini Robotics ER 2 被描述为“迄今最安全的机器人模型”，能够更好地检测人类靠近，并在必要时触发安全停止。
此外，用于本地部署的 Gemini Robotics On-Device Model 也得到了优化，提升了响应速度和隐私保护能力。
行业意义与展望
此次升级标志着具身智能领域的一个重要里程碑。过去，人形机器人往往依赖预设程序或单一任务模型，难以适应动态环境。Gemini Robotics 2 通过将大语言模型的多模态理解能力与全身运动控制结合，使机器人具备了更接近人类的灵活性和适应性。
对于制造业、仓储物流、家庭服务等场景，这种全身协调能力意味着机器人可以完成更多样化的体力工作，例如搬运、组装、清洁等。不过，DeepMind 也坦言，在运动速度和鲁棒性方面仍需进一步突破。
小结
Google DeepMind 正在将 Gemini 的 AI 能力从虚拟世界推向物理世界。Gemini Robotics 2 的全身控制能力，结合 ER 模型的多任务推理与安全机制，为人形机器人的实用化铺平了道路。未来，我们或许会看到更多像 Apollo 2 这样的机器人出现在工厂和家庭中。
