事實脈絡
谷歌 DeepMind 于 2026 年 7 月 28 日发布 Gemini Robotics 2，官方博客标题为「Gemini Robotics 2 brings whole body intelligence to robots」（Gemini Robotics 2 为机器人带来全身智能），核心能力围绕「全身智能」（whole body intelligence）展开，强调机器人不再局限于单一末端执行器（如机械臂夹爪），而是让身体各部位协同配合完成操控任务。
该发布属于 DeepMind 在 Gemini 多模态模型基础上向机器人具身智能方向的延续。原文未提供具体的模型参数量、训练数据规模、精度指标或硬件规格等技术细节。
解讀與影響
「全身智能」这一概念的关键突破在于，它把机器人从「单点操作」升级为「全身协同」。传统机器人控制通常把注意力集中在机械臂末端或夹爪上，身体其余部分只负责保持稳定；而 Gemini Robotics 2 的方向是让躯干、手臂乃至移动底盘等多个自由度共同参与任务规划与执行，类似人类在够取高处物品时会自然调整身体姿态而非只伸手。
从技术原理看，这需要视觉—语言—动作（VLA）模型在更完整的身体运动学空间内做推理，把「看懂场景」与「规划全身动作」统一到同一个多模态框架里。相比只控制末端执行器的方案，全身协同能提升机器人在拥挤空间、动态环境下的灵活性与可达范围，但同时也带来更高的控制复杂度和安全约束要求。
对开发者而言，这意味着可以面向更复杂的抓取、避障、人机协作场景做应用开发；对企业而言，仓储、制造、服务机器人等环节有机会减少对固定工位和精确示教的依赖；对普通用户而言，家用机器人在杂乱家居环境中的实用性可能进一步提升。不过原文未给出可量化的性能对比，实际效果仍需等待更多评测与落地案例。