Google DeepMind лише що представила наступну еволюцію своєї робототехнічної ШІ, і це той тип розробки, який заставляє вас переосмислити, чого зможуть досягти машини в найближчому майбутньому. Gemini Robotics ER 2, який зараз доступний у публічному прев’ю через Gemini API та Google AI Studio, створений як високорівневий «мозок» для робототехнічних систем, який обробляє відео та просторові дані, щоб допомогти роботам справді розуміти фізичний світ навколо них.
Що насправді робить Gemini Robotics ER 2
Модель становить суттєвий стрибок у тому, що індустрія називає «втіленим міркуванням». Вона спостерігає за відеопотоками, розуміє тривимірний простір, виявляє об’єкти, передбачає, куди рухаються речі, і визначає, як використовувати інструменти для виконання складних завдань.
ER 2 підтримує спільну роботу кількох роботів, що означає, що він може координувати кілька машин, які працюють разом над спільною метою. Він також забезпечує співпрацю людини та робота, тому люди та машини можуть працювати як команда.
Модель інтегрована з варіантами Gemini Robotics VLA, які виконують пряме фізичне керування. ER 2 здійснює міркування, а VLA — дії.
Google DeepMind системно підготувався до цього моменту. Перша модель Gemini Robotics була оголошена у березні 2025 року. Пізніша версія, Gemini Robotics ER 1.6, була запущена в квітні 2026 року і представила можливість читання приладів у співпраці з Boston Dynamics. ER 2 розширює ці основи за рахунок покращеного просторового та часовго мислення, включаючи виявлення об’єктів, прогнозування траєкторій та багатогранну відповідність.
Boston Dynamics та Agility Robotics — це серед компаній, які тестують і розробляють разом із DeepMind.
Чому криптовалюті слід звертати увагу на мозок робота
Найбільш очевидною точкою зв’язку є децентралізовані фізичні інфраструктурні мережі, які загалом відомі як DePIN. Ці проекти мають метою створення інфраструктури у реальному світі — від бездротових мереж до сенсорних сіток та обчислювальних кластерів — за допомогою токенних стимулів замість традиційних корпоративних капітальних витрат.
Тоді є ще аспект штучного інтелекту. Криптовалютні проекти, які створюють платформи автономних агентів, були одними з найбільш гучних історій за останній рік. Більшість цих агентів існують виключно в програмному забезпеченні, торгуючи токенами або керуючи позиціями в ланцюжку. Логічним продовженням агентного ШІ є ембоді-агенти — програмна інтелектуальна система, яка керує фізичним обладнанням. Gemini Robotics ER 2 є суттєвим шаблоном для того, як цей перехід відбувається на рівні моделі.
Що повинні спостерігати інвестори
Токени DePIN, пов’язані з робототехнічною інфраструктурою, мережами сенсорів та обчисленнями у фізичному світі, можуть знову привернути увагу до своєї історії, оскільки основні компанії з штучного інтелекту підтверджують важливість розгортання фізичного ІІ.
Ризик полягає в тому, що Google та його апаратні партнери просто створять всю стеку самостійно — від моделі міркувань до прямого керування та хмарної інфраструктури, залишивши нульовий простір для децентралізованих альтернатив. Партнерські відносини DeepMind з Boston Dynamics та Agility Robotics свідчать про вертикально інтегрований підхід, з яким важко конкурувати відкритим або децентралізованим екосистемам лише за рахунок здатностей.