AI如何拥有“大脑”与“身体”？Gemini Robotics 1.5的技术实现

长期以来，人工智能的发展似乎遵循着两条并行的轨迹。一条是以大语言模型为代表的“大脑”进化之路，它们在数字世界中展现出惊人的知识储备和推理能力，但无法与物理世界直接交互。另一条则是机器人的“身体”进化之路，其机械结构和运动控制能力日益精进，却始终缺乏真正的、通用的智能。

然而，谷歌DeepMind近期发布的Gemini Robotics 1.5系列模型，清晰地标志着这两条轨迹的交汇。这一突破性的技术框架，旨在为机器人同时赋予强大的“大脑”和灵活的“身体”，系统性地回答了一个核心问题：如何让AI走出屏幕，真正地在物理世界中行动和思考？

机器人的大脑与执行系统

Gemini Robotics 1.5的核心架构，并非一个单一的庞大模型，而是一个由两个高度协同、各司其职的模型组成的代理系统。这套架构的设计，可以看作是对人类神经系统的一种借鉴：一部分负责高级的思考与规划，另一部分则负责将思想转化为精确的物理动作。

Gemini Robotics-ER 1.5的具身推理
扮演“大脑”或“协调器”角色的，是Gemini Robotics-ER 1.5。这是一个针对**具身推理（Embodied Reasoning）**进行深度优化的视觉-语言模型。所谓具身推理，就是让AI不仅能理解语言和图像，更能理解这些信息在物理空间中的含义和相互关系。

GR-ER 1.5具备几项关键能力：

• 先进的空间理解： 它能够精准地理解复杂的空间指令，例如，在复杂的桌面环境中，准确地识别出“那个需要被移开才能为笔记本电脑腾出空间的物体”。
• 时间推理： 通过处理视频输入，它能理解物理世界中的因果关系和动作序列。
• 原生工具调用： 这是其作为“大脑”的关键能力。GR-ER 1.5可以原生调用外部工具，最典型的就是Google Search。这意味着机器人不再局限于其内部知识，而是可以像人类一样，通过上网查询来获取完成任务所需的信息。
  

Gemini Robotics 1.5的动作执行
当“大脑”完成规划，将复杂任务分解为一个个清晰的自然语言指令后，执行这些指令的“身体”，就是Gemini Robotics 1.5。这是一个视觉-语言-动作（VLA）模型，其核心职责是将高层指令，转化为机器人能够理解和执行的底层、精确的运动指令。

其最核心的技术突破，在于动作迁移。这就像一位技艺精湛的工匠，他掌握了使用锤子、钳子的基本原理，当拿到一把新型号的螺丝刀时，他无需从零开始学习，而是能迅速将已有的操作经验迁移过来。MT技术正是如此，它允许GR 1.5从多种不同形态的机器人的训练数据中，学习到关于运动和物理学的统一、通用的理解。

这带来的直接结果，就是零样本技能迁移。即在一个机器人上学到的技能，可以无需额外训练，直接在另一个形态完全不同的机器人上成功执行。这极大地加速了机器人学习新技能的速度，是通往通用机器人的关键一步。

“思考”如何连接大脑与身体

为了让“大脑”的规划与“身体”的执行更紧密地结合，Gemini Robotics系列引入了“思考”机制。这类似于人类在执行复杂任务前，会在心中默念一遍步骤。无论是高层的GR-ER 1.5，还是执行层的GR 1.5，都可以在行动前，先以自然语言的形式，生成一步步的“思考轨迹”。

这种显式的推理过程，不仅让机器人的决策过程变得透明、可解释，更能显著提高复杂、多步骤任务的成功率。例如，在一次演示中，一个搭载了该系统的机器人，在执行任务时一个物体意外滑落，它的“思考VLA”机制使其能够立刻感知到这一意外，并自主调整计划，用另一只手将物体捡起，展现了复杂的恢复行为。

应用场景的拓展

这套“大脑+身体”的协同架构，正在将具身智能从实验室推向更广阔的实际应用场景。

• 在仓储物流领域： 机器人不再是只能沿着固定轨道移动的搬运工。它可以根据指令“找到那个贴着易碎标签的红色箱子，并把它放到三号货架顶层”，自主完成视觉识别、路径规划和精准操作。
• 在家庭服务领域： 机器人可以理解更复杂的指令，如“把桌子上的书整理好，但小心那杯水”。它需要理解“整理”的含义，并识别出需要避开的“水杯”。
• 在医疗辅助领域： 这项技术可以赋能外科手术助手，使其能够理解医生在手术过程中的口头指令，如“递给我止血钳，避开那条神经”，实现更精准、更安全的人机协作。

谷歌DeepMind的Gemini Robotics 1.5系列，通过“大脑+身体”的双模型协同，以及连接两者的“思考”机制，为通用机器人的实现路径提供了一个清晰、可行的技术蓝图。它标志着AI正从“数字世界的模拟”，真正走向“物理世界的实践”，一个由具身智能驱动的、更智能、更能干的机器人时代，正向我们走来。