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DeepMind 最新的机器人 AI 模型，旨在进步机器人与物理环境交互时的
谷歌DeepMind 在 4 月 14 日发布的全新模型Gemini Robotics-ER 1.6，被定位为 “机器人高档推理模型”，可自主规划并履行使命。该模型让机器人能精准读取凌乱外表、经过视镜调查罐体与管道内部，完成视觉巡检才能大幅度的进步。这一打破是谷歌DeepMind 与波士顿动力长时间协作的效果。
波士顿动力正活跃在各类工业场景测验四足与人形机器人，包含其母公司现代轿车集团的轿车工厂。该公司的机器狗Spot 已在试点中担任巡检员，在厂区内自主巡查各类设备。这类巡检使命需求凌乱视觉推理，以辨认外表的多指针、液位、刻度、鸿沟与文字信息。
即使不敞开智能体视觉，Gemini Robotics-ER 1.6 根底版外表读取精确率仍可达86%。这是由于模型会经过指向图画中不同元素的方法处理凌乱使命，例如计数、辨认要害特征。一起，它还具有更强的多视角推理才能，可经过多路摄像头画面更全面了解环境。
谷歌 DeepMind 举例：在凌乱画面中，新版模型可精确辨认锤子、剪刀、油漆刷、钳子及各类园艺工具的数量。而旧版 1.5 模型无法精确计算锤子与油漆刷，彻底漏掉剪刀，还 “错觉” 出画面中不存在的独轮车。这说明新版模型错觉问题明显削减，虽然间隔人类等级的环境了解仍有距离。
谷歌称，Gemini Robotics-ER 1.6 是迄今最安全的机器人模型，物理安全束缚遵照才能大幅度的进步。它能让机器人恪守安全指令，在处理液体或物料时做出更安全决议计划，并能更精确判别不同场景下对人体的损伤危险，例如儿童将物品刺进电源插座的危险。
该模型的实践价值，将在机器人厂商与研究人员的实测中得到验证。现在机器人最高效的场景仍是工厂流水线、库房等高度标准化、重复履行特定使命的环境。谷歌等公司以为，新一代 AI 模型能让机器人成为更灵敏的 “自在巡检员”，在凌乱、非结构化的实在环境中作业。但这也代表着一旦犯错，机器人形成丢失损坏或人身损伤的危险更高。
至少，这一最新模型让我们向未来又迈近了一步：未来某一天，通用原子世界的 Mark 4 机器人能环视房间并精确说出：“这儿没有软糖！”
