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Google 30日宣布推出全新机器人AI模型 Gemini Robotics ER 2,这是目前Google最先进的“具身推理(Embodied Reasoning)”模型,可视为机器人的“高阶大脑”,相较前一代 Gemini Robotics ER 1.6,新版本最大的突破在于加入连续影片理解(Video Understanding)、任务进度追踪、工具调度(Tool Orchestration)以及多机器人协作能力等。
Google指出,若要让机器人在真实世界中协助人类,光具备精准的空间推理能力仍然不够,更大的挑战在于,机器人能否即时理解现场状况、判断下一步该采取什么行动,并在执行任务的过程中,根据环境变化随时调整策略。
因此,Gemini Robotics ER 2被定位为机器人的“高阶大脑”,主要负责与人类对话、理解周遭物理环境、规划多步骤任务,并可呼叫Google Search等工具取得资讯,或串接开发者自订的函式与API。完成任务规划后,再将实际动作交由底层的视觉-语言-动作模型(Vision-Language-Action,VLA)执行。
Google表示,这让机器人真正具备“即时情境感知”能力,例如能判断灯泡是否已锁紧、垃圾袋是否绑好,或咖啡是否已倒至适当容量,只有在确认任务完成后,才会继续下一步。
为了更精准掌握工作进度,Gemini Robotics ER 2新增进度分类功能,可将影片中的每一个画面依任务完成程度分为0至20%、20至40%、40至60%、60至80%及80至100%等阶段,借此判断工作进行到哪里、是否偏离流程,以及是否需要采取补救措施。官方测试显示,Gemini Robotics ER 2在进度分类任务中的准确率约57.4%,优于前一代模型。
Google宣布推出全新机器人AI模型Gemini Robotics ER 2,被定位为机器人的“高阶大脑”。(截自官方部落格)
另一项重要升级则是关键时刻辨识(Moment Finding),可找出影片中任务完成的关键时间点,例如判断咖啡何时倒至适当容量、灯泡何时完全锁紧等。Google表示,新模型在这项测试中的准确率达 91.3%,平均时间误差仅 0.96 秒;相较同级大型模型,在维持高准确率的同时,推论速度约快 4 倍,且运算成本更低。
Google此次也正式加入多机器人协作功能。官方指出,不同类型的机器人各有所长,例如:轮式机器人擅长室内导航,人形机器人则更适合跨越崎岖地形,Gemini Robotics ER 2可让不同机器人共享语意理解能力,彼此分工、交接任务,共同完成单一机器人无法独立处理的复杂工作流程。
Google也展示与波士顿动力(Boston Dynamics)的合作成果,透过Gemini Robotics ER 2整合Spot四足机器人的导航API与机械手臂控制能力,使用者只需以自然语言下达“帮我拿爆米花”等指令,Spot便能自主导航、寻找目标物并完成取物。Google也同步于GitHub公开相关范例程式,供开发者参考与应用。
此外,Gemini Robotics ER 2也全面提升空间理解能力,涵盖三大核心功能。首先,在成功/失败侦测(Success / Failure Detection)方面,Gemini Robotics ER 2 现在可直接分析原始影片串流,而非仅依赖静态影像,因此能在任务执行过程中即时侦测液体洒出、物品滑落、对位偏移等失败情况。
其次,在仪器读值(General Instrument Reading)方面,已从过去主要支援类比仪表,扩展至可辨识10种不同类型的仪器,包括数位显示器、直尺、线性刻度及液体温度计等,可因应更多工业场域的检测需求。
最后,在视觉问答方面,受惠于Gemini多模态理解能力的提升,机器人能更准确理解复杂的视觉资讯,并回答与空间环境相关的问题。
在安全性方面,Google表示,Gemini Robotics ER 2在人员接近侦测及安全指令遵循两项测试中,表现均优于前一代模型。举例来说,当有人靠近机器人时,系统能自动停止作业、持续监测周遭环境,并在确认人员离开后自主恢复工作。
Google同时推出全新的安全评估基准,检验AI是否具备执行安全限制、持续监控环境、判断动作是否符合物理可行性,以及在必要时主动向人类寻求确认等能力,进一步提升未来具身AI(Embodied AI)的安全性。
Google表示,Gemini Robotics ER 2已透过Gemini API(可于 Google AI Studio 使用)开放开发者;企业版则以 Private Preview 形式于 Gemini Enterprise Agent Platform提供。
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