在 Google 上设为首选来源

Google于2026年10月27日在其云平台上开放Gemini Robotics ER 2的公开预览。此次变化是机器人规划模型的访问范围扩大，并非首次推出整个模型家族，也不代表通用自主机器人已经获准投入使用。企业可以开展自己的试验，但模型与实体硬件的连接仍然需要集成工作。

配图为Alpha Bionic原创AI生成示意图，并非Google演示的真实照片。

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规划模型不等于完整的机器人控制系统

官方文档将ER 2描述为视觉语言模型。它可接收文本、图像、音频和视频，但输出为文本。函数调用把模型的推理与开发者提供的功能连接起来。应用程序仍须把建议或工具请求转化为经过授权的动作。

文档列出的能力包括空间推理、仪表读数、视频事件定位及任务进度判断。这有望帮助系统区分“已经发出抓取命令”和“确实抓起了物体”。Google还介绍了与导航API及视觉语言动作模型的集成：动作模型负责将感知和指令联系到运动，ER 2则承担更高层的规划。

公开预览支持什么，不支持什么

模型标识为gemini-robotics-er-2-preview。Google列出了全球端点、结构化输出、函数调用及GenerateContent API。目前的模型说明不支持微调、Gemini Live API、Interactions API、批量推理或Provisioned Throughput。

因此，支持视频输入不等于提供所有流式接口。训练独立的动作模型也不等于微调ER 2本身。文档允许在相应合同条件下进行商业使用，但它仍是预发布服务，支持范围可能有限。

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Alpha Bionic分析：分别验证三个层面

我们的建议是先选择边界清晰的小任务，例如根据摄像头图像判断零件是否到达指定位置，而不是立即自动化整个流程。试点应分别回答三个问题：

  • 理解：在阴影、遮挡和陌生视角下，模型能否区分成功与失败？
  • 执行：应用允许调用哪些功能，又如何阻止无效或重复命令？
  • 防护：断网、超时或反馈矛盾时由谁接管？AI判断不应成为唯一的保护屏障。

硬件试验之前也应核查数据处理。端点标注为“global”，并不保证工厂图像只在欧盟境内处理。企业需要确认约定的处理地点、访问权限和允许拍摄的内容。我们没有亲自测试该模型；厂商公告不能证明它在某个具体现场具有可靠的任务成功率。

实际进展在于试验变得更容易开展。要判断它能否成为有用的工业工具，试点应统计完整任务的完成情况、人工介入次数和每次成功运行的成本，而不只评价演示是否令人信服。

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