Google официально анонсировала модель искусственного интеллекта Gemini Robotics 2.5, относящуюся к классу VLA (Vision-Language-Action, «зрение — язык — действие»). Новая архитектура предназначена для того, чтобы роботы быстрее осваивали широкий спектр манипулятивных навыков и действовали не только в контролируемых лабораторных условиях, но и в реальном, непредсказуемом окружении. По заявлению компании, Gemini Robotics 2.5 представляет собой значительный шаг вперёд по трём ключевым направлениям: ловкости, надёжности и физической безопасности робототехнических систем.

Ловкость: от пипетки до хрупких предметов

В аспекте ловкости модель позволила роботам выполнять существенно больше задач с повышенной эффективностью и сноровкой — от использования повседневных инструментов до манипуляций с хрупкими и гибкими объектами. Работу Gemini Robotics 2.5 оценили на примере 200 различных операций, среди которых подача продуктов питания на щипцах, завязывание банта на подарочной коробке и дозирование жидкости с помощью пипетки. Эти задачи объединяют целый ряд компетенций: уверенное обращение с инструментами, сложные манипуляции с деформируемыми объектами и аккуратное обращение с хрупкими предметами. По сравнению с предыдущими поколениями модели прирост успешности выполнения операций составил 30–100 % в зависимости от типа задачи, а скорость работы увеличилась на 20–30 %.

Надёжность: испытания на производственных линиях Mercedes-Benz

Основным критерием эффективности ИИ-модели для роботов Google считает способность работать в реальных производственных условиях. В ходе пилотного проекта на предприятиях Mercedes-Benz роботы Apptronik Apollo 2 под управлением Gemini Robotics 2.5 выполняли задачи по подбору и упаковке автодеталей с показателем успешности 96 %. В рамках автономного режима роботы производили комплектацию деталей: сортировали отдельные компоненты из общих контейнеров и перекладывали их в специальные лотки строго в той последовательности, которая требуется для сборки конкретного автомобиля на конвейере. Это повторяющаяся и физически тяжёлая задача, которую в перспективе можно будет полностью делегировать роботам, освободив технических специалистов для более сложных производственных операций.

Безопасность: логическое управление в реальном времени

Для обхода физических опасностей Gemini Robotics 2.5 использует механизм логического управления в реальном времени, который помогает роботу безопасно перемещаться в сложных условиях. По оценкам Google, эта функция повысила безопасное выполнение задач вблизи препятствий на 33 %, а вблизи людей — на 43 %. Компания также продолжает работу над повышением безопасности при выполнении долгосрочных задач с использованием автономных агентов. В тестах для агентных робототехнических систем лучшие результаты показала модель Gemini 4 Argon: она эффективно отказывается от небезопасных действий, разрешает ситуации неопределённости и корректно функционирует при непосредственной близости человека.

Устойчивость к джейлбрейку: бенчмарк ASIMOV-Jailbreak

В Google усовершенствовали механизмы контроля физической безопасности и разработали новый стандарт тестирования, направленный на выявление уязвимостей, связанных с попытками джейлбрейка робототехнических систем. Для проверки устойчивости компания выпустила открытый бенчмарк ASIMOV-Jailbreak, включающий сотни запросов, замаскированных в различных сценариях. Gemini 4 Argon продемонстрировала устойчивость к таким попыткам на уровне 99,5 %, тогда как результат предыдущей базовой модели Gemini Robotics ER 2 составил 82 %. Примечательно, что Gemini 4 Argon также выступила в роли движка для симуляций при обучении Gemini Robotics 2.5, обеспечивая генерацию разнообразных тренировочных сценариев.

Контекст: эволюция линейки Gemini Robotics

Анонс Gemini Robotics 2.5 является продолжением линейки, начатой моделью Gemini Robotics 2, представленной лабораторией Google DeepMind ранее. Если предыдущее поколение сфокусировалось на способности роботов двигаться «почти как люди» и управлять всеми сегментами тела, то новая версия делает акцент на практической применимости в промышленности и быту. Совокупность улучшений — от расширения набора осваиваемых задач до повышения отказоустойчивости к злонамеренным командам — указывает на то, что Google рассматривает робототехнику как зрелое направление, готовое к масштабированию за пределами исследовательских стендов.