Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2 具身推理模型
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2,这是其面向机器人的具身推理模型,可理解视频、编排多步任务并把动作执行交给底层 VLA 模型,还能原生调用 Google Search 等工具。
推荐理由:官方给出 ER 2 在进度分类、时刻定位与多机协作上的具体指标和开放入口,可据此判断机器人大脑的能力边界。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2,这是其面向机器人的具身推理模型,可理解视频、编排多步任务并把动作执行交给底层 VLA 模型,还能原生调用 Google Search 等工具。
推荐理由:官方给出 ER 2 在进度分类、时刻定位与多机协作上的具体指标和开放入口,可据此判断机器人大脑的能力边界。
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。
推荐理由:Google DeepMind 发布三款机器人模型,首次实现人形机器人全身控制,并给出开放入口与适配成本。
NVIDIA 发布 Cosmos-H-Dreams,一个面向手术机器人的实时、动作条件生成式仿真器,将 Cosmos-H-Surgical-Simulator 蒸馏为因果少步学生模型,并通过 FlashDreams 流式推理库提供服务。
推荐理由:原文给出实时生成式手术仿真器的蒸馏与推理优化路径,读者可据此判断世界模型进入交互闭环的工程门槛。
Mistral 发布首个具身导航模型 Robostral Navigate,这是一个 8B 模型,仅用单个普通 RGB 相机、无需 LiDAR 或深度传感器,在 R2R-CE 验证未见集上达到 76.6% 成功率,比最佳单相机方案高 9.7 个百分点、比最佳多传感器方案高 4.5 个百分点。
推荐理由:原文给出单目 RGB 相机下的导航成功率与训练方法,读者可据此判断紧凑模型做具身导航的可行边界。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6,这是其面向机器人的推理优先模型升级版,重点增强空间推理与多视角理解,并新增仪表读数能力,可读取压力表、液位计和数字读数。
推荐理由:官方给出与上一代及 Gemini 3.0 Flash 的对比,并首次加入仪表读数能力,可据此判断机器人在设施巡检场景的可用性。
Hugging Face 发布 SmolVLA,一个 450M 参数的开源视觉-语言-动作(VLA)模型,可在 CPU、单张消费级 GPU 甚至 MacBook 上运行,仅用 lerobot 标签下社区共享数据集预训练。
推荐理由:450M 参数、消费级硬件可跑的开源 VLA,用不到 3 万条社区数据在仿真与真机上追平更大模型,并给出异步推理带来的速度差异。
NVIDIA 在 GTC 2025 上发布三款面向物理 AI 的开源成果:世界基础模型 Cosmos Transfer、Physical AI Dataset 以及人形机器人基础模型 NVIDIA Isaac GR00T N1。
推荐理由:NVIDIA 在 GTC 2025 一次性开源世界模型、数据集与人形机器人基础模型,读者可据此了解物理 AI 开发可用的工具链。