谷歌DeepMind公司近日在机器人技术领域取得重大进展，其最新发布的Gemini Robotics项目通过创新双模型架构，首次实现了具备"预思考"能力的机器人系统。这项突破有望打破传统机器人只能执行预设任务的局限，推动行业向通用化方向转型。
传统工业机器人长期面临高度专业化困境，每个设备都需要针对特定场景进行数月调试，且只能完成单一任务。DeepMind机器人部门主管卡罗琳娜·帕拉达指出："当前机器人系统部署成本高昂，从安装到调试往往需要数月时间，却只能执行预先编程的简单操作。"这种技术瓶颈严重制约了机器人技术的广泛应用。
新发布的Gemini Robotics系统采用双模型协同机制，由Gemini Robotics1.5和Gemini Robotics-ER1.5两个核心模块构成。其中1.5版本作为视觉-语言-动作模型，负责将多模态输入转化为精确动作指令；ER1.5版本则承担具身推理功能，通过分析环境数据生成任务执行方案。这种架构设计实现了认知与执行的物理分离，为机器人赋予类似人类的决策能力。
具身推理模块ER1.5的创新性体现在其类ChatGPT的交互机制上。该模型通过接收视觉和文本信息，能够模拟人类思考过程生成操作步骤。在实验室测试中，当系统接到"分类洗衣物"的任务时，ER1.5不仅会分析现场图像，还能调用网络搜索验证衣物分类标准，最终输出包含抓取角度、放置位置等细节的自然语言指令。
执行模块1.5则专注于动作精度控制。该模型通过整合视觉反馈与语言指令，确保机器人手臂能准确完成分类、搬运等复杂操作。双模型配合下，系统在学术基准测试中展现出卓越的环境适应能力，能够自主处理未经过专门训练的新任务。
这种技术架构的优势在于显著提升了机器人的泛化能力。传统设备更换任务需要重新编程，而新系统通过自然语言交互即可快速适应新场景。测试数据显示，搭载双模型的机器人在面对陌生工作环境时，任务完成效率较传统设备提升40%以上。
尽管技术突破引人注目，但商业化应用仍面临多重挑战。真实环境中的动态干扰、人机协作安全标准、硬件成本控制等问题，都需要通过持续优化解决。DeepMind研发团队承认，当前系统在极端复杂场景下的稳定性仍有待提升。
行业分析师指出，这项技术为机器人发展开辟了新路径。通过将生成式AI与机器人控制深度融合，设备有望从专用工具进化为具备基础认知能力的智能体。随着算法优化和硬件升级，未来五年内或将出现能自主完成多步骤任务的通用型服务机器人。
目前，DeepMind正在与制造业、物流业展开合作测试，重点验证系统在动态环境中的可靠性。研究团队透露，下一代模型将集成更强的物理世界建模能力，使机器人能预判动作后果并自主修正策略，这或将重新定义人机协作的边界。
