谷歌Gemini Robotics 1.5：具身智能从“行动”到“思考”与“泛化”的跃迁

温故智新AIGC实验室

TL;DR：

谷歌DeepMind最新发布的Gemini Robotics 1.5系列模型，赋予了机器人前所未有的“思考”与“规划”能力，并通过创新的“跨具身学习”机制，极大加速了通用机器人的研发与部署，预示着具身智能进入一个商业化加速、社会影响深远的全新纪元。

谷歌DeepMind近日推出Gemini Robotics 1.5系列模型，被誉为机器人领域的又一次“大脑”升级，其突破性地融合了高级推理、规划与跨形态学习能力，正在重塑我们对具身智能的理解和期待。这不仅是技术层面的SOTA进展，更是在商业应用和社会伦理维度引发深远变革的里程碑事件。

技术核心：思考与行动的解耦与协同

Gemini Robotics 1.5系列的发布，标志着机器人智能从单纯的“感知-行动”循环迈向了更为复杂的“感知-推理-规划-行动-反思”的具身智能agent范式。这一飞跃的背后，是两个核心模型的精妙协同：

  • Gemini Robotics-ER 1.5 (Embodied Reasoning)：作为首个为具身推理优化的“思维模型”1，它专注于对物理世界的深度理解和逻辑决策。Gemini Robotics-ER 1.5能够综合视觉信息，进行物体检测、状态估计、轨迹预测，并生成详细的多步骤行动计划。更重要的是，它拥有调用外部数字工具（如谷歌搜索）的能力，能主动获取信息并融入决策，例如为出行打包行李时主动查询天气并添加雨伞，展现出超越指令的自主规划与预测能力。其在学术和内部基准测试中均表现出最先进的性能1。
  • Gemini Robotics 1.5 (Visual-Language-Action)：该模型则负责将Gemini Robotics-ER 1.5生成的自然语言指令转化为机器人的具体运动指令并加以执行。它不仅能理解指令，还能在行动前进行内部推理与分析，并能用自然语言解释其思考过程1。这种决策透明度是未来人机协作和伦理治理的关键基石。

这种“大脑”与“小脑”的协同工作，实现了具身智能的解耦与统一。ER模型负责宏观策略和环境理解，而VLA模型则专注于精细动作执行和反馈，显著提升了机器人应对长周期、复杂任务和多样化环境的泛化能力。

跨具身学习：迈向通用智能机器人的决定性一步

长期以来，机器人领域面临的一个核心挑战是：不同形态、不同自由度的机器人之间，其学习到的技能难以通用。一个为双臂工业机器人训练的抓取技能，往往不能直接迁移到四足机器人或人形机器人上。Gemini Robotics 1.5在**跨具身学习（Cross-Embodiment Learning）**能力上的突破，正是对这一瓶颈的决定性回应2。

“Gemini Robotics 1.5展现出卓越的跨具身学习能力。它能将从一个机器人学到的动作迁移到另一个机器人，无需针对每种新形态专门调整模型。这一突破加速了新行为的学习进程，助力机器人变得更智能、更实用。”1

这意味着，通过Gemini Robotics 1.5，一个在衣柜场景中获得经验的机器人（例如ALOHA2）能够将其知识结构泛化，使得从未接触过该场景的另一类机器人（例如双臂Franka）也能完成开门、拿衣服等全新动作3。这种“泛化学习”能力，将指数级地加速通用机器人的研发周期，降低训练成本，并使得机器人在物流、零售、家庭服务等不同场景间的技能共享成为可能。从工程角度看，这预示着机器人不再是单一用途的工具，而将演变为一个可以不断积累、共享和迭代经验的智能物种网络。

商业版图与产业生态的重塑

Gemini Robotics 1.5系列模型的发布，对AI与机器人产业的商业版图将产生颠覆性影响。

  • 市场潜力的释放：“思考”能力和“跨具身学习”大幅降低了机器人部署的复杂度与成本。过去需要为特定任务定制化训练的机器人，现在可以通过预训练模型和少量微调实现快速部署。这将加速通用服务机器人（如家庭助理、商用清洁、仓库管理等）的市场渗透，打开数万亿美元的潜在市场空间。
  • 投资逻辑的转变：资本将更青睐那些能够利用通用AI模型实现快速产品迭代和大规模复制的机器人企业。专注于底层模型研发的巨头（如Google DeepMind）将掌握核心技术护城河，而应用层企业则需迅速构建基于这些模型的产品和解决方案。
  • 产业生态的融合：机器人硬件厂商、AI模型开发者、云服务提供商以及垂直行业解决方案商将形成更紧密的生态协同。谷歌通过其Gemini家族模型赋能具身智能，进一步巩固其在AI领域的领导地位，并有望将AI大模型的能力无缝扩展到物理世界，形成软硬件一体化的巨型生态系统。
  • 新型商业模式：未来可能会出现“机器人技能商店”或“具身智能即服务（Embodied AI-as-a-Service）”的模式，用户可以按需下载或订阅特定技能，让机器人执行各种任务。这极大地提高了机器人的资产利用率和投资回报率（ROI）。

哲学思辨：智能边界的拓宽与社会伦理的考量

当机器人能够“思考”并“跨物种学习”时，我们不得不深入探讨其深层的哲学意义。

  • 智能的本质：机器人不仅能执行指令，还能进行情境推理、主动规划，甚至用自然语言解释其决策过程，这模糊了传统上对“智能”的定义。我们是否正在见证一种新的、非生物的认知形式的诞生？这种智能与人类智能的异同何在？
  • 人机关系重构：具备高度自主性和学习能力的机器人将不再是简单的工具，而是更为紧密的“智能伙伴”2。这要求我们重新审视人机协作的边界，以及如何建立互信、高效、安全的互动模式。当机器人能够主动干预并超越指令时，人类的控制权和责任边界将面临挑战。
  • 伦理与治理：随着机器人自主性的增强，其行为的可解释性、可预测性和可控性成为核心伦理议题。Gemini Robotics 1.5模型能够解释其思考过程，这为构建更透明、可审计的AI系统提供了可能。但同时，“跨具身学习”带来的快速能力泛化，也对AI安全和偏见传播提出了更高要求，一旦学习到不当行为，其影响可能迅速扩散到整个机器人网络。各国政府、科技企业和学术界需要加快制定具身智能的伦理规范和监管框架。

未来展望：具身智能的加速纪元

未来3-5年内，Gemini Robotics 1.5及其后续版本将加速具身智能的商业化和普及。我们有望看到：

  • 更普及的通用服务机器人：在家庭、养老、医疗、零售等领域，能够执行复杂、多变任务的机器人将变得常见。它们或许能像家庭成员一样，不仅完成家务，还能主动规划和提供个性化服务。
  • 工业与物流效率的飞跃：在工厂和仓库中，机器人将能够更灵活地适应生产线变化，处理非结构化任务，并实现跨类型设备的技能共享，显著提升自动化水平。
  • 与数字世界的深度融合：具身智能机器人将成为物理世界与数字世界之间的桥梁，通过调用互联网信息和数字工具，更好地理解和改造物理环境。
  • 安全与挑战并存：尽管潜力巨大，但实现真正的通用机器人仍面临挑战，包括成本、能效、物理鲁棒性、安全可靠性以及复杂的社会接受度等问题。

谷歌Gemini Robotics 1.5的发布，不仅仅是一项技术创新，它更像是一张通往智能体（AI Agent）物理化、泛化学习的蓝图。它预示着一个由“思考”和“学习”驱动的机器人新纪元，正加速向我们走来，深刻影响着人类文明的进程。

引用

  1. 谷歌发布机器人最新「大脑」模型，思考能力SOTA，还能「跨物种」学习·36氪·新智元（2025/9/26）·检索日期2025/9/26 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  2. Gemini Robotics 1.5！有大腦的機器人能自主思考還能「跨物種」學習·鉅亨網·（2025/9/26）·检索日期2025/9/26 ↩︎ ↩︎

  3. 谷歌DeepMind的新型AI模型可通过网络搜索帮助机器人完成任务·iCloudNews·（2025/9/26）·检索日期2025/9/26 ↩︎