Google DeepMind 發表 Gemini Robotics 2.0，主打「全身智慧」物理 AI 模型
2026-08-08
事件摘要
Google DeepMind 於 8 月 8 日發表 Gemini Robotics 2.0，這是繼先前 Gemini Robotics 與 Gemini Robotics-ER 之後的新一代物理 AI 模型，主打「全身智慧」（whole-body intelligence）能力，目標是讓同一套基礎模型能協調控制機器人的完整肢體動作，而不只是聚焦於單一手臂或末端夾爪的操作任務。這款模型延續了 Google DeepMind 先前與 Boston Dynamics 合作，將 Gemini 系列模型部署到 Atlas 等平台上的技術路線，公司稱新模型在跨機型的動作生成與環境理解能力上都有明顯提升。
技術意義解讀
「全身智慧」這個定位反映了物理 AI 基礎模型領域目前一個逐漸清晰的技術演進方向——早期的機器人操作模型多半聚焦在單一手臂的抓取與放置任務上，這類任務相對單純，訓練資料也比較容易取得；但要讓人形機器人真正勝任本站報導過的倉儲、居家服務等複雜場景，機器人需要的是全身各部位（手臂、軀幹、雙腿）協調一致的整體運動能力，而不是把每個部位當成獨立問題分開處理。Google DeepMind 這次把「全身」明確寫進產品定位裡，等於是對外宣告基礎模型的訓練重心，正從局部操作技能，轉向更接近人類整體動作協調能力的方向移動。
Gemini Robotics 系列另一個值得關注的策略特徵，是它刻意走「跨機型通用」的路線——同一套基礎模型設計成能適配不同廠商的機器人硬體，而不是綁定單一機型客製化開發，這跟本站報導過的 Physical Intelligence π0 模型走的是類似邏輯，都是把賭注押在「基礎模型作為機器人產業的共用智慧層」這個商業模式上。這種模式如果能跑得通，理論上會讓 Google DeepMind 這類基礎模型供應商，站上比單一硬體廠商更有槓桿效益的產業位置——不需要自己造機器人，只要模型夠通用、夠好用，就能同時服務多家硬體廠商，這也是目前多家科技巨頭同時押注機器人基礎模型領域的核心邏輯。