谷歌 DeepMind 正式对外发布新一代视觉语言动作模型 Gemini Robotics 2.5，这套面向实体机器人的模型已经在奔驰正在运行的产线上完成概念验证，搭配 Apptronik Apollo 2 人形机器人完成汽车零件分拣装盘，整套方案由 Gemini Robotics ER 负责流程调度，Gemini Robotics 2.5 控制手臂与手部精细操作，最终拿到 96% 的分拣成功率；相比上一代基线，它在超过两百项实操任务上面，任务成功率提升 30%–100%，完成速度同步上涨 20%–30%，不管是抓取零散金属支架、摆弄柔性物件，还是使用简易工具都更加稳定，不再需要工程师针对每一项任务单独编写大量控制代码，依靠零样本迁移就能上手陌生操作，同时 DeepMind 配套放出专门的机器人安全测试集，用来防范指令劫持、诱导机器人执行危险动作，目前模型只对合作厂商开放，普通开发者还不能直接调用，奔驰这边也还处在试点验证阶段，距离大规模量产落地还有一段工程打磨周期。
- 模型核心能力
- 精细操控：擅长处理形状不规则、摆放杂乱的零件，能够抓取、摆放、分装柔性或者硬质物体，适配工厂料箱内无规整摆放的物料。
- 空间理解：依靠视觉识别场景，自主规划运动路径，可以生成机器人控制代码，调用控制 API 完成抓取、转移、放置动作。
- 跨任务迁移：不用大量专项微调，口头下达自然语言指令就可以切换任务，减少产线重新编程成本。
- 安全增强：内置更强的指令抗诱导能力，同步推出 ASIMOV-Jailbreak 安全测试集，专门评估机器人会不会被恶意话术误导。
- 双模型协同：Gemini Robotics ER 维护整体工单、流程进度，Gemini Robotics 2.5 负责手眼协调与实时动作控制。
- 奔驰工厂试点详情
- 合作方：DeepMind、梅赛德斯 - 奔驰、Apptronik
- 机器人硬件：Apollo 2 人形机器人
- 试点地点：匈牙利凯奇凯梅特工厂、德国辛德尔芬根工厂，两条在用生产线
- 任务内容：汽车金属支架 kitting 分拣，从散料箱取出零件，按顺序放进配套托盘
- 试点定位：概念验证（PoC），不是正式量产自动化方案
- 公开指标：分拣成功率 96%；官方暂未对外公布单次分拣耗时、连续长时间运行故障率
- 新旧版本性能对比
- 可用合作与开放状态
- ✅：已经向 Apptronik、奔驰、Agile 等机器人合作伙伴推送模型。
- ✅：实验室环境下，支持家用操作、餐饮分装、移液、系蝴蝶结等多样任务测试。
- ❌：没有面向普通开发者开放公开 API。
- ❌：本次试点不等于奔驰确定批量采购、全线替换现有自动化设备。
- 现存短板与待解决问题
- 96% 成功率来自本次概念验证测试，没有第三方独立复测。
- 长时间连续跑产线之后，磨损、光照变化、物料极度混杂时，成功率存在下滑风险。
- 当前更适合结构化、中等难度拾取，复杂装配、高精度拧紧等工序还无法稳定胜任。
- 人形机器人硬件成本高，整套方案想要在工厂普及，还需要压缩硬件、调试、维护开销。
| 项目 | Gemini Robotics 前代基线 | Gemini Robotics 2.5 |
|---|---|---|
| 覆盖实操任务 | 一百余项 | 200+ |
| 任务成功率提升 | — | +30% ~ +100%，随任务不同浮动 |
| 执行速度 | 基准 | +20% ~ +30% |
| 柔性物体操控 | 容易失误 | 稳定性明显改善 |
| 产线杂乱环境适配 | 弱 | 支持料箱内无序物料拾取 |
【相关 FAQ】
问题 1：DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5，奔驰工厂试点拿到的 96% 分拣成功率是怎么实现的？
回答 1：DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5，在奔驰工厂试点时采用双模型搭配方案，Gemini Robotics ER 跟踪工单流程，Gemini Robotics 2.5 控制 Apollo 2 人形机器人手臂手部，协同完成零件分拣，最终实现 96% 的分拣成功率。
问题 2：DeepMind 的 Gemini Robotics 2.5，是不是普通开发者现在就可以直接调用？
回答 2：DeepMind 的 Gemini Robotics 2.5 当前只定向开放给机器人合作厂商，普通开发者还不能直接获取和调用，后续开放计划 DeepMind 暂未公布。
问题 3：DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5，奔驰工厂这次试点是不是意味着马上全面上线？
回答 3：DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5 在奔驰工厂属于概念验证试点，用来验证人形机器人产线分拣能力，并不代表奔驰会立刻在全部产线部署这套方案。
问题 4：DeepMind 的 Gemini Robotics 2.5，相比上一代在实操任务上面提升有多大？
回答 4：DeepMind 的 Gemini Robotics 2.5 在超过两百项实操任务上对比前代基线，任务成功率提升 30% 至 100%，任务完成速度提升 20% 到 30%，提升幅度会根据任务类型变化。
【参考资料】
[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]（机器人上奔驰生产线，成功率 96%，离工厂日常还有多远）新浪科技
[2026-11-10]（Gemini Robotics 2.5: Accelerating Physical Intelligence）Google DeepMind 官方博客
[2026-11-10]（Apptronik's Apollo 2 Hits 96% on Mercedes-Benz Line With Google AI）The Robotics Media
【免责声明】
本文为前沿机器人技术资讯整理；Gemini Robotics 2.5 在奔驰工厂 96% 的分拣成功率来自官方概念验证测试，尚未经过第三方独立核验；该模型目前仅面向合作方，指标、落地节奏、开放策略后续可能调整；试点不等于商业化量产方案，本文不构成工业自动化采购或者技术选型建议。