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智东西9月26日报道，今天，谷歌DeepMind推出Gemini Robotics 1.5系列机器人模型，通过思维链机制和模型协作，进一步提升机器人的自主性，使其能够感知、计划、思考、使用工具和行动，以更好地解决复杂的多步骤任务。谷歌将其称之为把AI agents带入物理世界的重要一步。
谷歌DeepMind本次发布的两款模型分别为Gemini Robotics 1.5和Gemini Robotics-ER 1.5。前者是谷歌目前最强大的VLA（视觉-语言-动作）模型，能将视觉信息和文本指令转化为机器人的控制命令，主要充当机器人的小脑。这一模型在采取行动前会思考，并展示思考过程，还能在不同的机器人本体上进行学习，提升学习效率。
Gemini Robotics-ER 1.5则是谷歌迄今为止最强大的VLM模型（视觉语言模型），能对物理世界进行推理，更像是机器人的大脑。它原生具备调用数字工具并创建详细的多步骤计划，进而完成任务的能力。该模型在空间理解基准测试中实现了最先进的性能，具身推理能力远超GPT-5、Gemini 2.5 Flash等模型。
搭载上述两款新模型的机器人，也因此解锁了完成复杂长链路任务的能力。比如，你可以让机器人查询当地垃圾分类要求，将桌面上的物品放到正确的垃圾桶中。模型能准确理解这一复杂需求，并驱动机器人完成任务。
开发者可以通过Google AI Studio中的Gemini API使用Gemini Robotics-ER 1.5模型，而Gemini Robotics 1.5目前可供部分合作伙伴使用。谷歌还发布了Gemini Robotics 1.5系列模型的技术报告。
技术报告：
https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini-robotics/Gemini-Robotics-1-5-Tech-Report.pdf
模型链接：
https://deepmind.google/models/gemini-robotics/gemini-robotics/
一、基于Gemini基础模型打造，训练数据来自3款机器人对机器人而言，大多数日常任务都需要上下文信息和多个步骤才能完成，这对目前的机器人而言颇具挑战。为了帮助机器人完成复杂、多步骤的任务，谷歌DeepMind让Gemini Robotics 1.5和Gemini Robotics-ER 1.5两款模型在同一个Agent框架中协同工作。
具身推理模型Gemini Robotics-ER 1.5像大脑一样协调机器人的活动。该模型擅长在物理环境中进行规划和做出逻辑决策，也具有先进的空间理解能力，能以自然语言与用户进行交互，对任务是否成功和任务进展进行评判，并且可以调用谷歌搜索等工具来查找信息，或使用任何第三方用户定义的函数。
Gemini Robotics-ER 1.5为每个步骤提供自然语言指令，而Gemini Robotics 1.5利用其视觉和语言理解直接执行特定动作。Gemini Robotics 1.5还帮助机器人思考其行动，以更好地解决语义复杂的任务，甚至可以用自然语言解释其思维过程，使其决策更加透明。
这两个模型都建立在Gemini系列模型之上，这使得它们能够继承Gemini的多模态世界知识、先进推理以及工具使用的通用能力。之后，两款模型使用不同的数据集进行了微调，以专注于各自的角色。当它们结合起来时，可以提高机器人泛化到长任务和多样化的环境的能力。
Gemini Robotics 1.5系列模型共同使用的训练数据集由三种模态组成：图像、文本，以及机器人传感器与动作数据。
训练所用的机器人数据集是多本体（multi-embodiment）的，涵盖了数千个多样化任务，从抓取与操控，到双臂协作，再到人形机器人执行日常复杂任务。这些数据采集自多个异构机器人平台，包括ALOHA、Bi-arm Franka和Apollo人形机器人。
▲Gemini Robotics 1.5系列模型能开箱即用地完成跨本体任务
除了机器人专属数据集，训练数据中还包括来自互联网的公开文本、图像和视频数据集，使得模型不仅具备机器人相关技能，还能借助大规模世界知识提升泛化能力。
为了确保训练的高质量与安全性，所有数据在使用前必须经过严格处理。谷歌DeepMind通过多阶段筛选，确保数据遵循相关政策，去除低质量样本与不符合规范的内容。
数据集中每张图像都配备了原始描述与合成描述，这些合成描述由Gemini和FlexCap模型生成，帮助模型捕捉图像中的细节与上下文语义。
训练过程中使用了最新一代硬件，包括TPU v4、v5p与v6e，并结合JAX与ML Pathways框架，以实现高效并行训练与跨平台扩展。
二、靠动作迁移机制实现跨本体，让机器人学会“三思而后行”作为一款VLA模型，Gemini Robotics 1.5的使命是“理解指令并将其转化为动作”。为了实现这一目标，研究者在训练中引入了一个关键机制——动作迁移（Motion Transfer, MT）。
MT的作用是打破不同机器人之间的“壁垒”。在传统方法中，如果一个机器人学会了某项技能，往往需要额外训练才能迁移到另一个机器人。
而在MT的加持下，Gemini Robotics 1.5能够在不同实体之间直接实现零样本迁移（Zero-shot Transfer）。也就是说，即便模型只在ALOHA机器人平台上学过“打开抽屉”，它也能在Apollo人形机器人上完成同样的任务。
这一能力来自于MT机制对动作与物理的统一建模，它能对齐不同平台的数据并提取其中的共性。
除此之外，Gemini Robotics 1.5还具备了具身思考（Embodied Thinking）的能力。它在执行动作之前，会生成一条以自然语言形式呈现的“思考轨迹”。这条轨迹帮助模型将复杂任务拆解为更细致的步骤。
例如，当接到“帮我收拾桌子”的指令时，模型可能会先在思考中分解为“拿起杯子”、“移动到水槽”、“放下杯子”等小步骤。这种方式不仅降低了从语言到动作的直接映射难度，也让模型在执行过程中更具鲁棒性。
如果杯子在移动过程中掉落，它会立刻调整思考轨迹，改为“重新拾起杯子”，而不是简单判定任务失败。
与Gemini Robotics 1.5不同，Gemini Robotics-ER 1.5并不直接操控机器人执行具体动作，而是专注于具身推理（Embodied Reasoning），负责高层次的任务规划与决策。
在训练中，Gemini Robotics-ER 1.5针对机器人任务所需的关键能力进行了特别优化。首先，它能够完成复杂的任务规划，把长远目标拆解成一系列合理的子任务。
其次，它具备较强的空间推理能力，可以结合视觉与时间信息，理解物体的相对位置与运动轨迹。最后，它还能够进行任务进度估计，实时判断任务是否成功、完成度如何，并据此调整后续动作。
▲Gemini Robotics-ER 1.5能完成的部分任务
Gemini Robotics-ER 1.5在15个学术具身推理基准测试中实现了最高的综合性能，超过Gemini Robotics-ER 1.0和GPT-5等模型。
它能够将语言描述准确地映射到视觉目标上，比如“指向桌子左下角的蓝色杯子”，或是基于多视角信息实时判断机器人动作是否达成目标，这对长序列任务的稳定执行至关重要。
在整个体系中，Gemini Robotics-ER 1.5的定位是编排器（Orchestrator）。它接收人类指令与环境反馈，制定总体计划，再将这些计划转化为Gemini Robotics 1.5能执行的具体动作指令。它还具备调用外部工具（如网络搜索）的能力，确保机器人在面对复杂场景时依旧能够灵活应对。
不过，具备更高自主性和执行能力的机器人，也可能带来安全风险。为此，谷歌DeepMind已经开发了新型的安全和对齐方法，包括顶层的安全判断机制和更为底层的安全子系统（如用于避免碰撞的系统）。
谷歌DeepMind还发布了机器人安全基准测试ASIMOV的升级版，这是一个用于评估和改进语义安全性的综合数据集，具有更好的边缘场景覆盖率、改进的注释、新的安全问题类型和新的视频模式。
在ASIMOV基准测试中，Gemini Robotics-ER 1.5显示出最先进的性能，其思维能力极大地有助于提高对语义安全的理解，更好地遵守物理安全约束。
结语：机器人模型跨本体化共识逐渐形成与传统依赖单一数据和特定平台的训练方式不同，Gemini Robotics 1.5系列模型通过多本体数据、动作迁移机制，以及具身思考与推理范式，让机器人能够跨平台迁移技能，并在复杂环境中展现出类似人类的适应能力，扩展了机器人模型的通用性。
而这也成为不少厂商打造机器人模型的目标之一。日前股票配资知识，宇树开源的机器人世界大模型UnifoLM-WMA-0，虽采取了不同的架构，但也同样具备适配多种机器人本体的能力。跨本体化，或许已经逐渐成为行业的共识与新赛道。
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