摘要：2025年9月26日，谷歌DeepMind扔出了一枚“技术炸弹”——全新GeminiRobotics1.5系列机器人模型正式发布。
2025年9月26日，谷歌DeepMind扔出了一枚“技术炸弹”——全新GeminiRobotics1.5系列机器人模型正式发布。
这玩意儿不是给机器人加个新零件，而是直接换了个“超级大脑”：不仅思考能力做到行业顶尖（SOTA），还能让不同机器人互相“抄作业”，跨物种学习技能。这波操作，直接把通用机器人的落地门槛拉低了一大截。
别以为谷歌只搞了一个模型，这次是“双核驱动”——GeminiRobotics1.5和GeminiRobotics-ER1.5分工明确，像军师和猛将一样配合干活。
GeminiRobotics1.5是机器人的“小脑+手脚控制器”，专业名叫VLA（视觉-语言-动作）模型。
它的活儿很具体：眼睛看到东西、耳朵（接收指令）听到话，它得立刻翻译成机械臂、轮子能懂的动作指令。
更厉害的是GeminiRobotics-ER1.5，这才是真正的“决策大脑”，属于VLM（视觉语言模型）。
它负责动脑子：理解复杂任务、规划步骤，甚至能调用谷歌搜索查资料。就像军师排兵布阵，遇到没见过的情况，它会先推理分析，再给“小脑”下达行动指令。
举个直观的例子：让机器人按旧金山标准垃圾分类，先是“大脑”ER1.5上网查规则，搞清楚“果皮进绿桶、塑料瓶进蓝桶”，然后制定步骤：先拿物品、再识别种类、最后投放。
接着“小脑”1.5接手，控制机械臂完成每一个动作。
要是果皮掉地上了，“大脑”还会立刻调整计划，让“小脑”先捡起来再分类，不会像以前的机器人那样直接“卡bug”。
以前的机器人干活像“瞎蒙”，动作对不对全看运气，出问题了根本不知道它咋想的。
但GeminiRobotics系列加了“思维链机制”，相当于让机器人“边干活边报菜名”，每一步决策都能展示出来。
比如做咖啡，它会先在系统里默念：第一步拿杯子，第二步接热水，第三步加咖啡粉，这种透明化的思考过程，不仅方便人类排查问题，更让它能应对突发状况。
谷歌测试时故意把工具放乱，机器人居然能临时调整步骤，比老款模型的任务成功率高了37%。
在行业公认的空间理解测试里，这颗“大脑”更是直接霸榜，能精准判断物体位置关系、测算移动路径，得分远超特斯拉FSD的机器人分支模型和OpenAI的相关方案，妥妥的行业顶尖水平（SOTA）。
以前的机器人是“偏科生”：Aloha机器人学会开抽屉，人形机器人Apollo想干同样的活，得重新训练几个月，因为两者的机械结构、传感器完全不一样，就像用筷子的高手突然换勺子，根本不习惯。
但GeminiRobotics1.5的“动作迁移（MT）机制”解决了这个难题。
它能从不同机器人（比如单臂的ALOHA、双臂的Franka、人形的Apollo）的训练数据里提炼共性，把技能变成“通用模板”。
就像有人把“开抽屉”的核心原理总结出来，不管用手、用夹子还是用机械臂，都能照着做。
谷歌做过一个夸张的测试：让Aloha在衣柜场景练开门、拿衣服，从没接触过衣柜的Apollo机器人，直接套用Aloha的经验，第一次就成功完成了整套动作，零额外训练。
这意味着物流机器人学会的分拣技能，零售机器人能直接“抄作业”，工厂不用为每种机器人单独开发程序，成本能降一半以上。
这种“跨物种学习”能力，其实是靠多模态数据训练堆出来的——谷歌喂给模型的不仅有图片、文字，还有上千种机器人的传感器数据和动作记录，相当于让它看遍了“机器人界的所有武功秘籍”，自然能举一反三。
别觉得这是实验室里的“黑科技”，现在已经能找到实际应用的影子了。
在家庭场景，配备新模型的服务机器人能听懂“把阳台的衣服叠好放衣柜第三层”这种复杂指令。
“大脑”会先规划路线，避开客厅的沙发，再判断衣服材质调整夹取力度，叠好后还会核对衣柜层数，比以前只会“傻搬东西”的机器人靠谱多了。
工业车间里更有用，以前换生产线，机器人得停工一周重新编程；现在只要让老机器人演示一遍新工序，其他机器人通过“动作迁移”就能快速上手，生产线停工时间能压缩到几小时。
甚至在危险场景，比如核电厂巡检，机器人遇到未知故障时，“大脑”能立刻调用数据库查类似案例，制定排查方案，不用人类冒险进入高辐射区域。
谷歌还同步升级了机器人安全基准测试ASIMOV，确保这些“聪明的机器人”不会乱来，比如指令模糊时会主动询问，遇到障碍物会优先避让，避免像早期机器人那样“为完成任务撞坏东西”。
这波技术突破，其实戳中了机器人行业多年的“痛点”：以前机器人都是“专用工具”，就像只能切菜的刀、只能炒菜的锅，想凑一套厨房工具得花大价钱。
而GeminiRobotics1.5系列要做的，是一把“万能瑞士军刀”。
但也别太乐观，现在还有两道坎要跨。
一是算力成本，要支撑这么强的思考和迁移能力，机器人得带更强大的芯片，目前单机成本还比较高。
二是极端场景适应性，比如在暴雨、粉尘环境下，传感器数据可能不准，“大脑”的决策精度会打折扣。
不过总的来说，谷歌这步棋走得很关键，就像ChatGPT打开了通用AI的大门，GeminiRobotics1.5可能会成为通用机器人的“操作系统级底座”。
宇树科技已经跟进，他们的UnifoLM-WMA-0模型也在做跨机器人适配，看来“通用机器人竞赛”已经打响。
未来3-5年，我们可能会看到：家里的服务机器人能兼顾扫地、做饭、照顾老人；工厂里的机器人今天组装手机、明天就能切换到组装汽车；救灾机器人能快速学会新设备的操作方法，第一时间进入灾区救援。
谷歌这次发布的不是一个简单的模型，而是给机器人装上了“进化的翅膀”。
当机器人能自己思考、互相学习，它们就不再是冰冷的机器，而是能真正融入人类生活的“智能伙伴”。
这场由“超级大脑”引发的变革，才刚刚开始。
来源：笔杆先生
