Gemini Robotics 2 由腳到手指都識控制:機械人離返工仲有幾遠?
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Gemini Robotics 2 由腳到手指都識控制:機械人離返工仲有幾遠?

圖片:via The Verge — https://www.theverge.com/tech/973276/google-deepmind-gemini-robotics-2-whole-body
TechLab 編輯部(譯)·

全身控制、長任務規劃同多機協作一次過升級

Gemini 終於由上身管到雙腳

Google DeepMind 公布 Gemini Robotics 2,今代最搶眼嘅改動係 whole-body control,全身控制。上一代主要叫人形機械人坐定定做枱面工作,集中處理上身同雙手;新模型就連腳、腰、平衡同手指都一齊管。官方示範入面,Apptronik Apollo 2 可以行去枱邊、彎身拎起花灑壺,再行到貨架前放入指定位置,亦識蹲低、伸手同按指令搵貨品。

Apollo 2 人形機械人蹲低伸手拎起花灑壺,旁邊寫有 Gemini Robotics 2 全身智能介紹

圖片:Google DeepMind

全身控制難在動作會互相拖累

聽落只係多控制幾組關節,其實複雜好多。機械人伸手拎嘢時,重心已經跟住改變;再加埋行路、轉身同手指發力,任何一環有少少偏差,都可能一路傳落去,最後企唔穩或者放錯位置。Gemini Robotics 2 呢類 VLA 模型會接收鏡頭畫面同自然語言指令,再輸出馬達動作。今次最值得留意嘅係,同一套模型開始識得協調移動、平衡同操作物件,唔使每個動作都預先寫死一條流程。

三個模型分工,先撐得起長任務

今次其實有三個模型各自做唔同工作。Gemini Robotics ER 2 負責睇環境、拆解目標同追蹤進度,似任務主管;Gemini Robotics 2 將每一步變成實際動作;On-Device 2 就喺機械人本身運行,減少網上延遲同斷線影響。DeepMind 話 ER 2 可以處理持續幾分鐘、涉及數百次決定嘅工作,遇上失手亦識重試。On-Device 2 就可以用少過 200 個示範,花幾個鐘適應形狀、感應器同自由度都唔同嘅雙臂機械人。

多機合作對倉務有意思,但示範規模仲細

另一個值得睇嘅位係多機協作。官方影片入面,Apollo 2 會同雙臂機械人分工執拾車房,由一部負責規劃,再叫另一部將工具放入箱。物流、倉務或者製造業本身就有好多工序,要唔同機械同人接力完成;如果 ER 2 真係可以因應現場情況重新分配工作,部署彈性會高過每部機械人各行一套固定程式。不過今次展示嘅仍然係短片同預設場景,未足以反映十幾部機械人長時間一齊工作時,通訊、塞車同錯誤累積會變成點。

手指靈活咗,速度同成功率仍有空白

DeepMind 亦展示模型控制五指、22 個自由度嘅 SharpaWave 機械手,做到打結、封密實袋等細緻動作;換成 Franka Duo 嘅兩指夾具,又可以密集執貨。官方自己承認,多指操作仍然有難度,Apollo 2 嘅移動速度亦要再改善。更關鍵係,公開資料未交代各項任務嘅完整失敗率、每次測試有冇人介入、連續運作時間,同光線或物件位置大改後仲剩幾多成功率。示範片證明能力範圍擴闊咗,可靠程度就仲未睇得清。

安全報告反而講出部署有幾遠

DeepMind 嘅安全報告提供咗幾個幾實在嘅限制。實驗室測試入面,系統偵測接近中嘅人有 99% 準確率,機械人成功轉到安全姿勢嘅可靠度係 96%;但報告亦指出,現有模型未能同時將漏報同誤報壓到接近零。想少啲無故停機,就會漏過更多真正危險;調高敏感度,又會頻密停工。報告仲明講,測試冇涵蓋認證硬件、系統備援同實時保證等功能安全架構。工場要批准機械人喺人身邊工作,就要逐樣審查呢啲硬條件。

而家屬於早期試用,未到買機開工

Gemini Robotics ER 2 已經可以喺 Google AI Studio 試用,企業版本就屬私人預覽;負責實際控制嘅 VLA 同 On-Device 2 暫時只開放畀早期合作夥伴。Apollo 2 嘅售價、商用供應範圍同香港部署安排,官方都未有公布。現階段最值得追嘅係獨立測試、跨班次連續運作數據,同出錯後要幾多次人手接管;有齊呢幾項,先判斷到佢適唔適合倉務同生產線。


參考來源

本文根據原文及公開資料整理;資料有出入時,以原文及官方資料為準。

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