摘要：9月25日，Google DeepMind的演示视频在科技圈炸了锅：Apptronik的Apollo人形机器人正按颜色分拣衣物，当测试员突然旋转收纳篮，它的视觉传感器仅停顿0.3秒就调整动作，继续精准投放；另一边，Franka双臂机器人听完“按颜色分香蕉到不同

9月25日，Google DeepMind的演示视频在科技圈炸了锅：Apptronik的Apollo人形机器人正按颜色分拣衣物，当测试员突然旋转收纳篮，它的视觉传感器仅停顿0.3秒就调整动作，继续精准投放；另一边，Franka双臂机器人听完“按颜色分香蕉到不同盘子”的语音指令，直接完成识别、抓取、分类的全流程操作，没有丝毫卡顿。

这不是简单的程序执行，而是Gemini Robotics 1.5系列模型赋予的“自主决策能力”。当全球还在惊叹AI突破时，中国赛场早已不遑多让：蚂蚁机器人R1实现量产落地，中联重科的人形机器人已在工厂干活，北京人形的“天工”能以12公里/小时奔跑。一场AI赋能人形机器人的全球竞速赛，正进入白热化阶段。

一、谷歌的“双脑”革命：机器人终于有了“思考中枢”

在Gemini Robotics 1.5出现前，人形机器人更像“精密木偶”——需提前编写数千行代码，才能完成简单分拣，环境稍有变化就会“死机”。而谷歌这次推出的“双模型组合”，直接重构了机器人的决策逻辑。

Gemini Robotics 1.5是机器人的“执行大脑”，能把视觉捕捉的色彩、形状信息和语音指令，实时转化为毫米级的动作指令。比如在“香蕉测试”中，它能同时识别香蕉、苹果等多种水果的轮廓，区分黄色、绿色等色差，再驱动机械臂调整抓取力度，成功率较上一代提升83%。

负责“战略规划”的Gemini Robotics-ER 1.5更关键。它能联网查询当地规则，为垃圾分类等任务生成最优步骤。在旧金山的测试中，机器人遇到未知塑料瓶，先在线检索当地回收标准，确定“清洗后投放到蓝色可回收桶”，整个决策过程仅用2秒。这种“世界推理能力”，让机器人首次具备了适应不同地区规则的通用性。

安全性是谷歌的另一张王牌。更新后的ASIMOV基准测试覆盖1000+风险场景，从避免夹伤人类到应对突发断电，Gemini Robotics-ER 1.5取得了97.2%的通过率，这也是目前该领域的最高成绩。“我们要的不是会干活的机器人，而是能安全共存的伙伴。”DeepMind高级研究员Jie Tan在发布会强调。

更值得关注的是“跨机迁移学习”能力。谷歌团队发现，模型在Franka机器人上学到的分拣技能，能直接迁移到ALOHA 2机器人上，无需重新训练，这让机器人开发成本降低了60%。这种“举一反三”的能力，被业内视为迈向通用机器人的关键一步。

二、中国军团“多点开花”：从赛场领先到量产落地

当谷歌在实验室展示突破时，中国的人形机器人早已走进现实场景。9月22日的互联网岳麓大会上，中联重科的五款人形机器人上演了一场“实景秀”：双足机器人在展厅平稳行走、挥手问好，轮式机器人接到订单后精准取货、粘贴二维码，甚至能通过VR远程操控夹取娃娃。

这背后是“云谷具身智能大模型”的支撑。与谷歌的双模型思路不同，中联重科走了“全流程平台化”路线，将数据采集、模型训练、仿真评测等模块整合，解决了行业“数据获取难、开发门槛高”的痛点。其打造的上百工位训练场，正持续采集真实工业数据，让机器人在机加、上料等场景快速迭代——目前这些机器人的操作精度已达0.1毫米，满足精密装配需求。

更令人惊喜的是商业化速度。蚂蚁集团9月10日在上海外滩大会宣布，旗下人形机器人R1已实现量产并启动商业化推广，成为国内首个量产的消费级人形机器人。而北京人形机器人创新中心的“天工”机器人，早已在运动领域展现实力：作为全球首个能拟人奔跑的全尺寸纯电驱机器人，它的最高速度达12公里/小时，能轻松应对斜坡、碎石等复杂地形，还与李宁成立联合实验室，探索运动场景的规模化应用。

核心技术自主可控是中国军团的底气。中联重科的机器人从行星关节模组到控制器全是自研，北京人形攻克了高扭矩关节驱动技术，蚂蚁R1的视觉算法准确率达99.5%。这种“软硬件协同”的发展模式，让中国在关键零部件国产化率上远超依赖进口的部分国家。

三、全球竞速赛：中美路线差异背后的终极目标

当前全球人形机器人赛道形成了三大阵营：谷歌代表的“AI优先派”、特斯拉为核心的“硬件极致派”，以及中国的“场景落地派”。特斯拉Optimus Gen3的手部自由度已达22个，指尖触觉精度0.08毫米，能完成握鸡蛋、叠衣服等精细动作，但在自主决策上仍依赖预设程序；谷歌则用AI弥补硬件差距，通过“双脑”系统实现复杂环境适应，但尚未大规模落地；中国则走出了“场景定义技术”的特色路线。

这种差异源于目标不同。谷歌希望先突破通用智能，再适配场景，其公开的路线图显示，2030年前要让机器人进入医疗、废物管理等领域，但目前仍停留在实验室演示阶段。中国企业则从工业、物流等明确场景切入，中联重科的机器人已在工厂试点，蚂蚁R1瞄准消费市场，用商业化反哺技术迭代。

在技术指标上，中美各有胜负。谷歌的模型在ASIMOV安全测试中领先，中国的机器人则在运动性能和量产能力上占优——北京“天工”的奔跑速度远超谷歌合作机器人的5公里/小时，中联重科的量产成本仅为国外同类产品的60%。而在AI推理速度上，谷歌凭借Gemini的算力优势稍胜一筹，但中国企业通过边缘计算优化，已将端侧响应延迟压缩至50毫秒以内，满足实时操作需求。

全球资本都在押注这场竞赛。截至2025年9月，全球人形机器人领域融资超120亿美元，谷歌、微软等科技巨头纷纷加码。中国更是将具身智能机器人列为国家战略级产业，政策红利持续释放，中联重科、蚂蚁等企业的研发投入年均增长超40%。

四、黎明前的挑战：离“家用机器人”还有多远？

尽管进展迅猛，但人形机器人真正走进日常生活仍需跨越三重门槛。首先是算力成本，谷歌的Gemini Robotics 1.5单次推理需占用128GB显存，普通边缘设备难以承载，中国企业通过模型轻量化虽有突破，但复杂任务仍需云端支持。

其次是材料损耗问题。机器人关节在高频运动中易磨损，中联重科的实验数据显示，目前的合金关节在工业场景下寿命约5000小时，要满足家用“十年不坏”的需求，材料强度还需提升3倍以上。

最后是伦理安全的平衡。谷歌的ASIMOV基准虽覆盖风险场景，但现实中的突发情况远超测试范围——比如机器人遇到儿童触碰危险部件时，如何在“停止工作”和“保护人类”间快速决策。中国已开始布局相关标准，2025年7月发布的《人形机器人安全指南》，明确要求商用机器人必须具备紧急制动、身份识别等功能。

不过行业已看到曙光。谷歌预测，到2030年，AI驱动的机器人将使制造业效率提升40%，医疗护理成本降低30%；中国电子学会的报告更乐观，认为2027年前后，家用服务机器人的价格将降至万元以内，进入普通家庭。

从谷歌实验室的演示视频，到中国工厂里忙碌的机器人身影，人形机器人正从科幻走向现实。谷歌用AI赋予机器人“思考力”，中国用场景打磨机器人的“行动力”，两条路线虽不同，却都在加速终极目标的实现。

或许用不了多久，当你下班回家，机器人已按当地垃圾分类规则处理好垃圾，还根据你的口味准备好水果——这一天的到来，离不开谷歌的技术突破，更少不了中国企业的落地深耕。这场全球竞速赛没有输家，最终受益的，将是整个人类社会。

来源：小黄科技观