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 具身推理模型，可通过连续视频流追踪任务进度、编排多步任务，并支持多机器人协作，将运动执行交给下层 VLA 模型。
推荐理由：官方公布具身推理模型的能力指标与 API 入口，开发者可以据此评估它在实体机器人任务编排中的可用性。
具身智能
全部主题AI 走进物理世界：人形机器人、具身基础模型与真实环境操作能力的进展追踪。
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第 1–3 条 · 共 3 条Google DeepMind精选AI 评分6767
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，实现机器人全身智能控制
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2 系列模型，包含 VLA 模型 Gemini Robotics 2、具身推理模型 Gemini Robotics ER 2 和可本地运行的 Gemini Robotics On-Device 2，实现人形机器人全身控制、精细操作和多机器人协作。
推荐理由：官方完整说明了三个模型的能力分工、适配速度和安全基准，读者可了解机器人全身体智能的最新进展与获取方式。
Google DeepMind精选AI 评分6060 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，强化机器人具身推理能力
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，提升机器人在空间推理、多视角理解、任务规划和成功检测方面的能力，并新增仪表读数功能。
推荐理由：官方给出了与上一代的具体能力对比和仪表读数新用例，读者可据此评估其是否适配现有机器人方案。