DeepMind 正式推出 Gemini Robotics 2.5，这是谷歌目前能力最强的视觉 - 语言 - 动作 VLA 模型，专门用来给机器人做手部、肢体精细动作控制，搭配 Gemini Robotics ER 具身推理模型一起工作，在 200 多项不同任务里完成测试，不管是居家类柔性物体操作还是工厂零件拣选，灵巧度、成功率、执行速度都比上一代明显提升。这个模型依托 Gemini 4 Argon 做仿真加速训练，能快速学习新操作任务，不光适配人形机器人，双臂工业机器人也可以接入；它还在奔驰汽车产线做了概念验证，Apptronik Apollo 2 人形机器人分拣汽车零件的综合成功率达到 96%，同时新增机器人专属安全基准，用来抵御针对机器人的恶意指令，降低实际作业风险，现阶段模型只定向开放给合作机器人厂商，普通开发者和个人还不能直接调用。
一、Gemini Robotics 2.5 核心信息表
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 发布主体 | Google DeepMind |
| 发布时间 | 2026-11-10 |
| 模型类型 | VLA 视觉 - 语言 - 动作模型 |
| 配套搭档 | Gemini Robotics ER（具身推理模型，负责流程规划） |
| 训练加速底座 | Gemini 4 Argon |
| 测试任务总量 | 200 + 类操作任务 |
| 性能提升 | 任务成功率提升 30%~100%，执行速度提升 20%~30% |
| 适配机器人 | 双臂机器人、Apollo 2 等人形机器人 |
| 落地试点 | 梅赛德斯 - 奔驰汽车生产线零件拣装 |
| 开放状态 | 仅面向合作机器人伙伴开放，不对外公开 API |
| 新增能力 | 机器人安全对抗测试基准、柔性物体操控优化 |
二、典型任务实测表现
- 糕点夹取分装：成功率从 5% 提升至 100%
- 解开丝带蝴蝶结：成功率从 0% 提升至 70%
- 悬挂开衫衣物：成功率从 0% 提升至 62%
- 折叠裤子：成功率从 0% 提升至 40%
- 奔驰产线零件拣选：联合 ER 模型，整体 96% 任务成功率
三、Gemini Robotics 2.5 和 ER 模型分工逻辑
- Gemini Robotics ER：负责理解整体任务流程、环境判断、规划步骤，把控全局逻辑
- Gemini Robotics 2.5（VLA）：接收视觉、语言指令，直接输出电机控制信号，控制机械手、手臂完成精细抓取、穿插、折叠等动作
- 两者联动：ER 定计划，2.5 负责动手执行，遇到环境变化可以实时调整动作，不用提前写死固定运动轨迹
四、接入部署大致步骤
- 硬件适配：选用支持 ROS 或通用控制接口的双臂、人形机器人，搭配彩色相机做视觉采集
- 模型对接：向 DeepMind 合作通道申请接入 Gemini Robotics 2.5 与 ER 模型套件
- 场景标定：在目标环境采集少量样本，依托 Gemini 4 Argon 仿真环境快速扩充训练案例
- 安全配置：开启机器人专属安全校验，过滤危险指令，设置运动限位
- 迭代测试：先在仿真环境跑通流程，再上实物样机，持续微调抓取点位、力度参数
五、优势和局限
✅ 优势：
- 擅长软、变形物体操作，丝带、布料这类传统机器人很难处理的东西效果提升明显
- 跨机型兼容，双臂机器人、人形机器人都能适配，迁移成本低
- 仿真加速训练，学习新任务的速度比旧版本快很多
- 配套机器人安全基准，专门防范诱导机器人做危险动作
❌ 局限：
- 目前不对外开放，仅限合作厂商内测，个人无法直接使用
- 96% 是奔驰产线特定试点数据，不是所有场景都能达到这个成功率
- 对相机视野、光照变化依然敏感，复杂杂乱环境稳定性会下降
- 只负责动作控制，机器人底层驱动、伺服系统还需要配套硬件方案
【相关 FAQ】
问题 1：DeepMind 发布的 Gemini Robotics 2.5 是什么类型模型，主要用来干什么？
回答 1：DeepMind 发布的 Gemini Robotics 2.5 属于 VLA 视觉 - 语言 - 动作模型，核心作用是把视觉画面、语言指令转换成机器人的肢体动作，专门提升机器人精细灵巧操作能力，比如解蝴蝶结、分拣零件、折叠衣物。
问题 2：Gemini Robotics 2.5 在奔驰产线 96% 成功率是单独这个模型跑出来的吗？
回答 2：不是，Gemini Robotics 2.5 负责手部动作控制，搭配 Gemini Robotics ER 具身推理模型一起协作，两者配合才实现奔驰产线零件拣装 96% 的任务成功率。
问题 3：Gemini Robotics 2.5 普通人可以直接调用 API 开发机器人吗？
回答 3：不可以，DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5 之后，模型仅定向开放给合作机器人厂商，普通开发者、个人暂时没有公开调用渠道。
问题 4：Gemini Robotics 2.5 相比上一代，在柔性物体操作上有什么变化？
回答 4：Gemini Robotics 2.5 大幅提升柔性物体操控能力，解开蝴蝶结、挂衣服、折叠裤子这类变形物体任务，从之前接近 0 的成功率，提升到最高 70% 左右。
问题 5：Gemini Robotics 2.5 和 Gemini 4 Argon 是什么关系？
回答 5：Gemini Robotics 2.5 依托 Gemini 4 Argon 的仿真引擎来加速训练，快速生成大量仿真练习案例，缩短机器人学习新任务的周期。
【参考资料】
[2026-11-10]（Gemini Robotics 2.5: Accelerating Physical Intelligence）Google DeepMind 官方博客
[2026-11-11]（DeepMind 发布新一代 VLA 模型，灵巧操作接近人类水平）澎湃新闻
[2026-11-11]（DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5：奔驰工厂试点零件分拣成功率达 96%）凤凰网科技
[2026-11-11]（Gemini Robotics 2.5: 96% in Mercedes-Benz Humanoid）Times of AI
[2026-11-11]（具身 RSI 新成果，DeepMind 推出 Gemini Robotics 2.5）36 氪
【免责声明】
本文内容仅为 DeepMind Gemini Robotics 2.5 模型发布信息科普，文中测试数据来自官方实验室与定点试点场景，不代表所有机器人、所有工况都可以复现同等效果。模型开放权限、适配硬件、落地效果受合作协议、机器人硬件、现场环境影响，相关技术参数、开放政策以 Google DeepMind 官方最新文档为准。
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希望本篇文章《DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5，新一代 VLA 机器人灵巧操控模型落地产线》能对你有所帮助！
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本文概览：DeepMind 正式推出 Gemini Robotics 2.5，这是谷歌目前能力最强的视觉 - 语言 - 动作 VLA 模型，专门用来给机器人做手部、肢体精细动作控制，搭配 Gemini Robotics ER 具身推理模型一起工作，在 200 多项不同任务里完成测试，不管是居家类柔性物体操作还是工厂零件拣选，灵巧度、成功率、执行速度都比上一代明显提升。这个模型依托 Gemini 4 Argon 做仿真加速训练，能快速学习新操作任务，不光适配人形机器人，双臂工业机器人也可以接入；它还在奔驰汽车产线做了概念验证，Apptronik Apollo 2 人形机器人分拣汽车零件的综合成功率达到 96%，同时新增机器人专属安全基准，用来抵御针对机器人的恶意指令，降低实际作业风险，现阶段模型只定向开放给合作机器人厂商，普通开发者和个人还不能直接调用。