今天是2025年4月6日
📌 **1. 谷歌 DeepMind 发布新 AI 模型 Gemini Robotics，提升机器人通用物理任务能力**
🔗 [原文链接](https://www.theverge.com/news/628021/google-deepmind-gemini-robotics-ai-models)
谷歌旗下顶尖的人工智能研究机构 DeepMind 近日公布了两款旨在显著提升机器人能力的创新 AI 模型，进一步推动 AI 技术与物理世界的深度融合。此举预示着机器人将在理解复杂环境、执行多样化现实任务方面实现重大突破，其应用范围和自主性有望达到前所未有的水平。
本次发布的核心亮点是 **Gemini Robotics** 模型。这并非单一模型，而更像是一个强大的 AI 系统框架，其核心是一款先进的**视觉-语言-行动 (vision-language-action, VLA)** 模型。这类模型的核心优势在于能够整合多种信息模态：通过**视觉**感知理解环境状态，通过**自然语言**理解人类指令或任务描述，并最终规划生成具体的**物理行动**序列。Gemini Robotics 的突破性在于其卓越的**泛化 (generalization)** 能力。这意味着，即使机器人面对的是一个全新的、未在训练数据中明确出现过的场景或任务指令，它也能凭借模型强大的**零样本 (zero-shot)** 或**少样本 (few-shot) 学习**能力，理解任务需求并自主规划执行动作。这极大地降低了机器人部署的门槛，使其能更快适应多变环境，摆脱了过去需要为每个特定任务进行大量繁琐编程和数据收集的限制，是实现通用机器人智能的关键一步。
除了认知和规划能力的提升，Gemini Robotics 在提升机器人**物理操作的灵巧性 (dexterity)** 方面也取得了显著进展。传统上，让机器人执行需要精细操控的任务（如处理柔软或易变形物体）一直是个巨大挑战。报告中提到，搭载 Gemini Robotics 的机器人能够完成此前被认为非常困难的任务，例如精确地折叠一张纸。这种操作精度的提升，不仅展示了模型对物理世界交互的深刻理解，更为机器人在精密制造、复杂装配、医疗辅助、家庭服务等需要高灵巧度操作的领域开辟了广阔的应用前景。例如，在制造业中，机器人可以处理更复杂的装配流程；在物流仓储中，可以更灵活地抓取不同形状和材质的包裹；在家居环境中，则有望完成整理衣物、准备食物等更细致的任务。
谷歌 DeepMind 的这项工作是**具身智能 (Embodied AI)** 领域的重要里程碑，它强调了 AI 不仅要在数字世界中表现出色，更要能在物理世界中行动和交互。通过将强大的基础模型（如 Gemini 系列）能力赋予机器人，我们正朝着创造出更智能、更通用、能够真正理解并协助人类完成现实世界任务的机器人助手迈出坚实的一步。这对于提升生产力、改善生活质量以及探索危险或人类难以到达的环境（如深海、外太空）都具有深远意义，预示着人机协作将进入一个更加紧密和高效的新阶段。