Google DeepMind 剛推出了其專注於機器人的 AI 的下一代版本，這項發展讓你重新思考機器在不久的將來將具備哪些能力。Gemini Robotics ER 2 現已透過 Gemini API 和 Google AI Studio 提供公開預覽，旨在作為機器人系統的高階推理「大腦」，處理影片和空間資料，幫助機器人真正理解周圍的物理世界。
Gemini Robotics ER 2 究竟做什麼
該模型代表了業界所稱的「具身推理」的重大突破。它能觀看影片串流、理解三維空間、偵測物體、預測物體的移動方向，並學會如何使用工具來完成複雜任務。
ER 2 支援多機器人協作，意味著它可以協調多台機器共同完成同一目標。它也支援人機協作，讓人員與機器能夠團隊合作。
該模型與 Gemini Robotics VLA 變體整合，用於處理直接的物理控制。ER 2 負責思考，VLA 負責執行。
Google DeepMind 一直有條不紊地朝著這一時刻邁進。首款 Gemini Robotics 模型於 2025 年 3 月公布。隨後的版本 Gemini Robotics ER 1.6 於 2026 年 4 月推出，並透過與波士頓動力的合作引入了儀表讀數功能。ER 2 在此基礎上進一步提升了空間和時間推理能力，包括物體檢測、軌跡預測和多視角對應。
波士頓動力與 Agility Robotics 是與 DeepMind 一同測試和開發的公司之一。
為何加密貨幣應關注機器人的大腦
最明顯的連接點是去中心化物理基礎設施網絡，通常稱為 DePIN。這些項目旨在透過代幣激勵，而非傳統企業資本支出，來構建現實世界的基礎設施，涵蓋無線網絡、感測器網格到計算叢集等各種應用。
接著是 AI 代理的角度。過去一年中，構建自主代理平台的加密項目是最受熱議的敘事之一。這些代理大多僅存在於軟體中，從事代幣交易或管理鏈上持倉。代理式 AI 的邏輯延伸是具身代理，即控制物理硬體的軟體智能。Gemini Robotics ER 2 本質上是該轉變在模型層面的藍圖。
投資者應關注的重點
與機器人基礎設施、感測器網絡和實體世界運算相關的 DePIN 代幣，隨著主流 AI 公司驗證實體 AI 部署的重要性，可能重新獲得敘事關注。
風險在於 Google 及其硬體合作夥伴會自行從推理模型、直接控制到雲端基礎設施，完整建構整個堆疊，使去中心化替代方案毫無生存空間。DeepMind 與波士頓動力和 Agility Robotics 的合作，顯示出一種垂直整合的策略，這種策略在純粹能力上可能讓開放或去中心化生態系統難以競爭。