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2025-09-28 0
谷歌甩出王炸！首款推理具身模型出现，给机器人安上了“新大脑”
十大品牌
2025年09月28日 14:45 2
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前言
机器人界的“降维打击”来了！谁能想到，过去只会重复抓放、要花数月定制的“机械工具人”，这次竟被谷歌彻底改写了命运！
DeepMind甩出Gemini Robotics 1.5系列，直接给机器人装上了会“思考”的大脑。
不仅能查天气打包行李，还能跨机型秒用技能，连AI“黑箱难题”都被破解！
首款推理具身模型出现
9月25日，谷歌DeepMind发布的Gemini Robotics 1.5系列，给机器人装上了真正会“思考”的大脑，这或许是通用AI走进物理世界的最关键一步。
这次发布最颠覆的，是彻底打破了机器人“四肢发达、头脑简单”的宿命。过去的机器人，要么是只会重复抓放的“工具人”，要么得花数月定制才能完成单一任务。
而Gemini Robotics 1.5系列用“双模型协同”方案，实现了“先思考、再行动”的突破——GR-ER 1.5当“指挥官”负责推理规划，GR 1.5做“执行者”落实动作，二者配合堪称完美。
在旧金山的垃圾分类演示中，这种协同效应展现得淋漓尽致。接到任务后，GR-ER 1.5没有直接动手，而是先调用搜索工具查清当地分类标准，把“果皮进绿桶、易拉罐进蓝桶”的规则拆解成三步指令。
GR 1.5则根据视觉信号精准执行，过程中还会调整抓取角度，避免物品掉落。这种“先查资料再动手”的逻辑，已经无限接近人类行为模式。 更让人惊喜的是它的“跨平台迁移”能力。
以前，ALOHA机器人学会的技能，没法直接教给Franka机器人，就像猴子的技能猩猩学不会。
但DeepMind的Motion Transfer技术造出了“通用动作语言”，把不同机器人的运动轨迹映射到统一空间。
这意味着，ALOHA在衣柜里学会的取物技巧，人形机器人Apollo能直接复用，完全不用重新训练。
过去部署机器人要数月，还只能干一件事，现在这个困局被打破了。
机器人变得更聪明
低成本双臂机器人、工业级机械臂、人形机器人用同一个模型驱动。丝滑切换的背后，是谷歌对“通用机器人系统”的精准卡位。这思路和当年安卓系统统一手机市场如出一辙，野心可见一斑。
机器人的“思考过程”第一次变得透明，在分拣衣物的演示中，后台能看到GR-ER 1.5生成的“内心独白”：“先区分白色与彩色衣物，再确认收纳盒位置，若位置变动则调整路线”。
这种显性推理不仅让动作更稳健，更解决了AI“黑箱问题”——用户能清楚知道机器人为何这么做，信任感自然就来了。
最难得的是，强大性能没以安全为代价。抓取水瓶失败时，机器人会立刻换另一只手尝试；接近易碎品时，动作会自动放缓。
在ASIMOV-2.0安全基准测试中，它对物理风险的识别能力远超同类模型，配合自动红队测试，连对抗性攻击都能有效抵御。这让机器人进入家庭环境有了最关键的安全保障。
支撑这些突破的，是谷歌在数据和训练上的深耕。模型不仅吸收了ALOHA、Franka等机器人的数万次真实操作数据，还融合了互联网的文本、图像知识，相当于既懂“怎么动”又懂“为什么动”。
更聪明的是，90%以上的训练都在MuJoCo仿真环境完成，先在虚拟世界试错百万次，再落地真实场景，效率和安全性都翻了倍。 这个系列模型的价值不止于技术突破，更在于重构了机器人产业逻辑。
以前厂商要拼硬件精度，现在得拼AI“大脑”的聪明度；以前是“一机一训”的定制模式，现在能靠通用模型快速落地。DeepMind开放Gemini API给开发者，无疑是想复制安卓的成功，用生态优势占据未来市场。
哈斯比斯说“未来机器人将变得至关重要”，这话绝非夸张。当机器人能自主打包行李、准备食材、分类垃圾，甚至根据不同城市的规则处理事务时，它们就不再是工厂里的器械，而是能融入生活的伙伴。
从Gemini 2.5到Robotics 1.5，谷歌正在一步步把通用AI从数字世界拉进现实。
当然现在的模型还不是终点，复杂环境的适应能力仍需打磨。但不可否认，Gemini Robotics 1.5系列已经推开了通用具身智能的大门。
或许用不了多久，我们家里的机器人就能记住每个人的生活习惯，成为真正懂我们的“智能管家”——而这一切，都始于这次“让机器人学会思考”的关键一步。
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