Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2 具身推理模型,新增视频理解与多机器人协作
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2,定位为机器人的高层具身推理大脑,可编排 VLA 模型、导航 API 等底层工具完成多步任务。
推荐理由:官方发布详细列出了视频理解、进度追踪、多机协作的量化指标与获取入口,读者可据此评估机器人任务编排能力的变化。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2,定位为机器人的高层具身推理大脑,可编排 VLA 模型、导航 API 等底层工具完成多步任务。
推荐理由:官方发布详细列出了视频理解、进度追踪、多机协作的量化指标与获取入口,读者可据此评估机器人任务编排能力的变化。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2,包含 VLA 模型 Gemini Robotics 2、具身推理模型 Gemini Robotics ER 2 和端侧模型 Gemini Robotics On-Device 2,实现全身控制、精细操作和多机器人协作。
推荐理由:官方发布同时给出三个模型的分工、适配速度数字和安全基准,读者可以据此评估具身智能模型进入全身控制和多机协作的实际进展。
NVIDIA 发布 Cosmos-H-Dreams,一个动作条件驱动的手术机器人实时生成式仿真器,将 Cosmos-H-Surgical-Simulator 蒸馏为因果、少步数的学生模型,并通过 FlashDreams 流式推理库在单张 NVIDIA RTX PRO 6000 上从约每秒10帧提升到约160帧的交互运行。
Mistral AI 发布首款具身导航模型 Robostral Navigate,8B 参数,仅用单个 RGB 相机加自然语言指令即可自主导航,R2R-CE validation unseen 成功率 76.6%,validation seen 为 79.4%,比最佳单相机方案高 9.7 分,比最佳深度或多相机系统高 4.5 分。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6,面向机器人的具身推理模型,在指向、计数、成功检测等空间与物理推理上较 Gemini Robotics-ER 1.5 和 Gemini 3.0 Flash 明显提升,并新增仪表读取能力,可解读压力表和视镜。
Google DeepMind 发布 SIMA 2,将 Gemini 模型嵌入智能体核心,使其从跟随指令进化为能思考目标、与用户对话并自我改进的通用游戏智能体。
推荐理由:官方介绍 SIMA 2 如何借 Gemini 从执行指令走向推理与自改进,读者可了解具身智能体训练路径。
Hugging Face 发布 450M 参数的开源视觉-语言-动作模型 SmolVLA,基于 lerobot 标签下的社区共享数据集预训练,可在消费级硬件(甚至 CPU 或 MacBook)上运行和训练。
NVIDIA 在 GTC 2025 上发布三项面向物理 AI 的开源资源:70 亿参数的 Cosmos Transfer 世界基础模型、含超过 32 万条轨迹共 15 TB 数据的 Physical AI Dataset,以及首个开放的人形机器人推理与技能基础模型 NVIDIA Isaac GR00T N1。
推荐理由:官方一次放出 Cosmos Transfer、开放数据集和 GR00T N1 三项资源,开发者可直接获取模型权重与数据用于机器人和自动驾驶研发。
Hugging Face 宣布将 Physical Intelligence 开发的 π0 和 π0-FAST 视觉-语言-动作(VLA)机器人基础模型移植到 LeRobot 仓库。
OpenAI 最新的机器人技术让完全在仿真中训练的机器人控制器能部署到实体机器人上,并在解决简单任务时对环境中未计划的变化做出反应。借助这些技术,OpenAI 构建了闭环系统,而非此前的开环系统。