Google DeepMind牵手波士顿动力 Gemini机器人将走进现代汽车工厂 - cnBeta.COM 移动版

Google旗下的深度神经网络研究室DeepMind与机器人公司波士顿动力近期宣布建立新合作伙伴关系，计划将Gemini机器人模型整合进Atlas和Spot等机器人身上，并率先在现代汽车生产线上展开测试。这个合作被视为推动机器人从“预设动作执行者”向具备环境理解与灵巧操作能力的“通用工人”迈进的重要一步。

首先，波士顿动力将携带Gemini机器人的Atlas进行多种制造任务的尝试，在现代汽车工厂试验场。目标是验证机器人能否在复杂、动态的环境中一边感知一边学习，并根据情境调整行为策略。波士顿动力首席执行官罗伯特·贝勒（Robert Playter）表示，团队希望打造的是具备“情境理解力”和高水平“手部灵巧操作能力”的新一代机器人。

目前，Atlas已经在体能和机动性方面展现出高度成熟的技术水平。随着Gemini模型的加入，Atlas和Spot将有望实时解读传感器数据、识别并抓取非标准化物体，并在非结构化环境下自主规划运动路径，从而向贴近人类“物理智能”的方向发展。

波士顿动力与DeepMind的合作在一定程度上是与前东家“再度牵手”，结合其硬件积累与Google在通用AI方面的技术优势，尝试在工业机器人领域开辟新的路线。Google DeepMind机器人部门高级总监卡罗丽娜·帕拉达（Carolina Parada）表示，Gemini的架构正是为了这类“通用机器人”场景而设计，希望构建可为广泛实体机器人平台提供智能的大模型。

汽车制造只是一个起点，未来目标是逐步扩展到更多行业应用，让机器人在更丰富的物理环境中执行任务。与以往被限定于高度重复、固定工序的专用机器人不同，接入Gemini系统有望在长期运行过程中持续从环境中学习。

不过，将更高智能引入工业机器人也带来了新的安全考量。Parada表示，Gemini将通过对自身动作进行推理和约束，增加一层行为安全检查，以避免潜在的危险动作。

这个合作伙伴关系真的有多好？为什么Google DeepMind才会把Gemini模型融入到Atlas和Spot身上呢？前面说过一些目标，但实际上是如何实施的呢？

之前听说Gemini模型在哪些领域有表现良好？是什么样的“环境理解力”和高水平的手部灵巧操作能力会让机器人成为“通用工人”啊？ 目前还没有看到一些具体的数据，怎么能确定这次合作的效果呢？

汽车制造只是起点吗？其他行业都有可能受到影响，这种合作确实有潜力，但也存在风险和挑战。

这个合作伙伴关系一定是有意思的，先说一下 Gemmni 机器人的能力就不错了，不知道 DeepMind 的技术怎么能 带来更多的环境理解力

这个合作对于让机器人从“预设动作执行者”向具备环境理解与灵巧操作能力的“通用工人”迈进是一个非常重要的步骤！ 但是，需要注意的是，这一突破也带来了新的安全考量。 我们是否真的 ready 来让机器人在更丰富的物理环境中执行任务？

这次波士顿动力与DeepMind的合作确实很值得期待，未来机器人可以更灵活地完成工作 。Gemini机器人的加入会使Atlas和Spot等机器人能够更好地理解环境，做出更加精细的运动规划 。当然，也需要注意安全方面的问题，如果要将高智能引入工业机器人，确保行为安全是非常重要的 。希望这种技术在未来可以大规模应用到更多行业中 。

深度神经网络研究室DeepMind与波士顿动力合作的这件事真的很有意思 ，感觉像是两家大公司加上一股强大的AI技术去挑战行业界限。这个Gemini机器人模型的加入也让Atlas和Spot得到了强化 ，我期待着看到这些机器人在现代汽车生产线上能否给我们展现出更好的技术水平。

但是，对于这类合作伙伴关系，安全性还是一个需要关注的问题 。如果这类机器人的智能水平太高，确实可能会带来一些风险和挑战。还是希望这些公司能够在推动技术进步的同时，也能做好对其后果的考虑 。

最近这个合作很有意思，波士顿动力和DeepMind的团队想要让机器人更具环境理解能力和灵巧操作能力，进而实现“通用工人的”目标 。如果能成功的话，应该能在汽车制造、医疗保健和其他行业都给我们带来很大效益。

目前的 Atlas 机器人技术水平已经比较高，但加入 Gemini 模型后，它们会变得更强大，能够更好地解读传感器数据并自主规划运动路径 。当然，也需要考虑到安全问题，只要他们能找到合适的方式来避免危险动作，那么他们就可以在工业机器人领域取得更大的成就 。

这次合作确实是很有意思的 。看起来他们是在尝试从机器人里去掉一些预设的动作，变成能够理解环境并做出判断的机器人 ️。这个方向的研究似乎要走向了更加复杂的 AI ，也就意味着将要出现新的安全问题 。但也值得期待，如果能成功的话，将会为许多行业带来太多变化和便利 。