Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5，机器人可学习数百项日常技能
Google DeepMind 把机器人基础模型升级到 2.5，同一套模型能叠衣服、端糕点还能在产线分拣汽车零件。和 Physical Intelligence、Figure 这些玩家正面竞争。做机器人和工厂自动化的朋友可以看看演示视频。
Google DeepMind 推出 Gemini Robotics 2.5，定位为面向物理世界的 AI 模型。官方表示该模型能让机器人学习数百项日常技能，演示案例包括叠衣服、端送糕点，以及在工厂车间自主分拣汽车零部件。
从官方发布的演示来看，Gemini Robotics 2.5 的能力覆盖家庭场景与工业场景两端：家务类的折叠衣物、餐饮类的摆放服务，以及制造业中需要精度与稳定性的零件分拣任务。同一套物理 AI 模型跨越多种任务类型，说明其泛化能力是这次升级的重点，而非针对单一场景的专用方案。
在机器人基础模型赛道上，谷歌直接对标 Physical Intelligence、Figure、Tesla Optimus 等团队，竞争焦点正从聊天式模型转向能在真实环境执行的具身智能。对做机器人集成的开发者和工厂自动化团队来说，Gemini Robotics 2.5 提供了接入门级通用操作能力的选项，值得关注其 API 与硬件合作名单的后续披露。
Gemini Robotics 2.5 is here. 🤖 Our latest physical AI is able to learn hundreds of everyday skills - from folding laundry and serving pastries to autonomously sorting car parts on the factory floor. Here’s a snapshot of its capabilities 🧵
本条情报归属 AITOP「产品」核心栏目，重点聚焦北美前沿实验室与硅谷科技巨头。在跨区域产业观察坐标中，该动态直接关联「AI 开发者工具链、Coding Agent 与工程化实践」「中美大模型技术代差与商业化对照」研究主线，反映出当前技术演进与商业落地的最新风向。涉及核心实体与技术议题包括：Gemini Robotics、Google DeepMind、具身智能、机器人，读者可通过下方标签进入对应专题页查阅历史脉络与关联对比。
信源核验说明：本文原始线索采编自「Google DeepMind」（@GoogleDeepMind），经 AITOP 多维评分管线结构化提炼。
