2026年11月10日，谷歌 DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5，称这是迄今最强的视觉—语言—动作（VLA）模型：机器人能学会的活更多、学得更快，灵巧度、可靠性和安全性三项都有提升。在 200 多项不同任务的评测里，它比上一代基线成功率高 30% 至 100%，完成任务的速度快 20% 至 30%。这不是一次实验室里的参数刷新，而是直接把机器人推上了汽车生产线。
最能说明问题的是和 Apptronik、梅赛德斯-奔驰合作的概念验证：Apollo 2 人形机器人在匈牙利凯奇凯梅特和德国辛德尔芬根两条正在运转的生产线上，自主完成汽车套件分拣——从散装料箱里抓起金属支架，按每辆车的顺序放进分拣容器，成功率 96%。模型内部是两层分工：具身推理模型 Gemini Robotics ER 盯住整条工序，Gemini Robotics 2.5 动作模型控制手臂和双手。研发本身也沾了新模型的光：Gemini 4 Argon 充当仿真引擎，从真实场景生成数千次模拟练习，帮 2.5 更快泛化到新场景和新物体。
96% 的另一面：它还不能直接买到
DeepMind 这次只把模型交给合作伙伴，没有公开 API，也没有全面开放的时间表。96% 是概念验证的成绩，不是量产承诺：剩下的 4% 出错，放在真实产线上就是停线和返工。安全侧的进展同样值得留意：实时推理引导让机器人在绕开障碍物时安全完成率提升 33%，靠近人时提升 43%；同时开源的 ASIMOV-Jailbreak 基准用数百条伪装过的危险指令考验机器人，Gemini 4 Argon 的越狱抵抗率达到 99.5%，远高于上一代基线 Gemini Robotics ER 2 的 82%。
机器人进工厂的竞赛正在提速，英伟达的 GR00T 2 同样瞄准人形机器人的通用技能。英伟达 GR00T 2 正式发布：机器人看人类视频学精细活两家路线不同，目标却一致：让机器人先在受控的产线上站稳脚跟，再走向更乱的真实世界。Gemini Robotics 2.5 的下一步，就看合作伙伴的产线能不能把 96% 变成可复制的日常。
