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谷歌DeepMind推出全新AI模型，赋予机器人网络搜索与协作学习能力

2025年9月，谷歌DeepMind公司公布了其在机器人AI领域取得的最新进展，推出了一系列升级版AI模型，旨在显著提升机器人的任务执行能力。这些新的模型，特别是Gemini Robotics 1.5和Gemini Robotics-ER 1.5，不仅使机器人能够完成更为复杂的、多步骤的物理任务，更开创性地允许它们接入互联网进行信息检索，并实现机器人之间的知识共享与学习。

机器人智能再升级：从单一指令到复杂任务处理

谷歌DeepMind机器人部门负责人卡罗琳娜·帕拉达（Carolina Parada）在一次新闻发布会上向媒体透露，公司最新推出的AI模型协同工作，使得机器人能够在实际操作前进行“多步骤预判”。这一系统核心是于2025年9月正式发布的Gemini Robotics 1.5模型，以及其搭配的具身推理模型Gemini Robotics-ER 1.5。这些模型是对谷歌DeepMind于2025年3月首次引入的AI模型的进一步迭代与升级。

过去，机器人大多擅长执行单一、独立的指令，例如折叠一张纸或拉开一个包的拉链。而新模型则突破了这一局限，现在机器人能够处理诸如根据深浅颜色分类衣物、根据英国伦敦当地天气状况收拾行李，甚至能通过网络搜索特定地点的回收规定来协助人们对垃圾、厨余和可回收物进行分类等更加贴近日常生活的复杂任务。

帕拉达女士指出：“在此次更新之前，模型在执行单一指令方面表现出色，且具有很强的通用性。而通过此次升级，我们正将机器人的能力从单一指令提升至对物理任务的真正理解和问题解决。”

具身智能与网络搜索的融合：机器人获取世界信息的新途径

新媒网跨境获悉，为了实现上述功能，机器人首先利用升级后的Gemini Robotics-ER 1.5模型来理解周遭环境。当需要更多信息时，它们能够像人类一样，运用谷歌搜索等数字工具来查询资料。随后，Gemini Robotics-ER 1.5模型会将这些搜索结果转化为自然语言指令，传递给Gemini Robotics 1.5。接着，Gemini Robotics 1.5便能利用其视觉和语言理解能力，逐步执行这些指令。这种“具身推理”与“网络搜索”的结合，为机器人应对现实世界的复杂性和多样性提供了前所未有的信息支持。

多机器人协同学习：加速通用机器人技术发展

除了任务执行能力的提升，谷歌DeepMind还宣布，Gemini Robotics 1.5模型能够促使机器人之间进行“学习”和知识共享，即使这些机器人拥有不同的硬件配置。通过实验，谷歌DeepMind发现，在配备双机械臂的ALOHA2机器人上完成的任务，能够“无缝”地在配备双臂的Franka机器人以及Apptronik公司生产的人形机器人Apollo上成功复现。

谷歌DeepMind软件工程师卡尼什卡·拉奥（Kanishka Rao）在发布会上解释说：“这为我们带来了两大优势：首先，能够用单一模型控制包括人形机器人在内的多种差异化机器人；其次，在一个机器人上习得的技能现在可以迁移到另一个机器人上。”这意味着，机器人不再需要为每一种硬件都重新进行训练，大大加速了通用机器人技能的开发和部署效率。

面向开发者开放：赋能更广泛的机器人创新应用

在推广策略方面，谷歌DeepMind正在通过Google AI Studio中的Gemini API，向开发者开放Gemini Robotics-ER 1.5模型。而更为核心的Gemini Robotics 1.5模型，目前则仅限于选定的合作伙伴进行访问。此举旨在逐步扩大其AI模型的应用范围，赋能全球的机器人研发者和企业，共同探索未来机器人技术的无限可能。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/google-deepmind-new-robots-online-co-op.html