在語言大模型的競爭日趨白熱化之際，人工智能的下一個主戰(zhàn)場已然清晰——物理世界。將AI的智慧注入到物理實體中，讓機器人具備通用的、適應各種場景的能力，已成為全球科技巨頭競相追逐的“圣杯”。在這場競賽中，谷歌DeepMind近期發(fā)布的Gemini Robotics 1.5系列，不僅展示了其在技術上的領先地位，更揭示了其試圖主導整個機器人時代的宏大“陽謀”。

打造“機器人界的Android”

谷歌的戰(zhàn)略并非是親自下場，去設計和制造所有形態(tài)的機器人。恰恰相反，其核心商業(yè)邏輯是，提供一個極其強大的、標準化的AI“大腦”和“操作系統(tǒng)”，讓全球所有機器人制造商，無論是工業(yè)機械臂、倉儲機器人還是人形機器人，都能夠采購和集成。

這無疑是在復刻其在智能手機時代，通過Android系統(tǒng)建立平臺級生態(tài)系統(tǒng)的成功路徑。通過將最核心、最復雜的AI能力封裝成一個易于調用的服務，谷歌旨在成為未來所有通用機器人背后的“賦能者”，從而在即將到來的具身智能時代，占據產業(yè)鏈的頂端位置。

實現(xiàn)“通用”的技術基石

要實現(xiàn)這一宏偉目標，必須解決通用機器人發(fā)展道路上的兩大核心技術難題：數據稀缺性和實時性。

動作遷移技術
具身智能領域最大的發(fā)展瓶頸，在于機器人訓練數據的稀缺。收集真實機器人的物理交互數據，成本高昂且極其耗時，而且不同型號機器人的數據通常互不通用。

Gemini Robotics 1.5模型中的動作遷移技術，正是為了攻克這一難題。它通過一種新的模型架構，讓AI能夠從多種不同形態(tài)的機器人（異構、多具身）的訓練數據中，學習到關于運動和物理學的統(tǒng)一、通用的理解。

這帶來的革命性突破，就是零樣本技能遷移。這意味著，在一個雙臂機器人上訓練的“打包午餐”技能，可以無需額外訓練，直接在一個人形機器人上成功執(zhí)行。機器人之間從此可以相互“學習”和共享經驗，這極大地加速了通用技能的積累和泛化進程。

Gemini Robotics On-Device
另一個巨大挑戰(zhàn)，是機器人在真實世界中對實時響應和網絡穩(wěn)定性的嚴苛要求。傳統(tǒng)的云端AI模型，推理延遲高，且高度依賴穩(wěn)定的網絡連接，這在許多工業(yè)、醫(yī)療或戶外場景中是無法接受的。

為此，谷歌推出了緊湊型版本Gemini Robotics On-Device (GRoD)。它采用了一種巧妙的混合架構：將復雜的感知和推理核心保留在云端，但將一個輕量級的動作解碼器部署在機器人本地的芯片上運行。

通過“滾動預測范圍”等技術，GRoD成功地將云端160毫秒的延遲，隱藏在一個50Hz的平滑控制循環(huán)背后，最終實現(xiàn)了約250毫秒的低延遲閉環(huán)控制。更重要的是，它具備離線彈性，即使在網絡完全中斷的情況下，本地的解碼器依然能夠繼續(xù)執(zhí)行任務。這使得機器人在倉庫、外科手術室或遠程勘探等網絡不穩(wěn)定的環(huán)境中，也能保持穩(wěn)定工作。

通用機器人離我們還有多遠

那么，有了這些技術突破，一個能走進我們生活和工作的通用機器人，離我們還有多遠？

從已實現(xiàn)的場景來看，我們已經非常接近。在演示中，搭載了Gemini Robotics 1.5的機器人，已經能夠執(zhí)行相當復雜的、需要情境感知的任務。例如，它能根據“請幫我打包一份午餐，但別壓壞了葡萄”這樣的自然語言指令，執(zhí)行精細的操作；也能在打包行李時，通過調用Google Search查詢目的地的天氣，從而主動將一把雨傘放入行李箱。

當然，要實現(xiàn)大規(guī)模普及，通用機器人仍面臨諸多挑戰(zhàn)。包括如何進一步提升在復雜動態(tài)環(huán)境中的靈巧度和安全性，以及如何處理長時序的、更復雜的任務規(guī)劃等。谷歌發(fā)布的ASIMOV-2.0安全基準測試，也正是為了系統(tǒng)性地評估和解決機器人在真實世界中的安全倫理問題。

谷歌DeepMind通過Gemini Robotics 1.5系列，不僅展示了其在具身智能技術上的絕對領先地位，更重要的是，其“機器人界Android”的平臺化開放戰(zhàn)略，可能會極大地加速整個通用機器人產業(yè)的成熟與到來。一個由AI驅動、能夠真正理解并服務于我們物理世界的機器人新紀元，其大幕已經拉開。