gik|iewicz

Google DeepMind zaprezentował Gemini Robotics 2 – zestaw trzech modeli AI, które pozwalają humanoidom koordynować ruchy całego ciała pod jedną polityką sterowania. System obejmuje nogi, tułów, ramiona oraz wielopalczaste dłonie. Według informacji z oficjalnego bloga DeepMind, platforma uczy maszyny inteligentnej kontroli całego ciała, precyzji oraz współpracy.

TL;DR: Google DeepMind wydał trzy nowe modele sztucznej inteligencji dla robotów. Embodied Reasoning 2 (ER 2) jest publicznie dostępny przez Gemini API, natomiast VLA oraz On-Device 2 wymagają dostępu w trybie early-access. System po raz pierwszy steruje pełnym humanoidem – od stóp po koniuszki palców – za pomocą jednej polityki uczenia. Demonstracje przeprowadzono na robocie Apollo 2 od Apptronik.

Jak Gemini Robotics 2 kontroluje pełne ciało humanoda?

Gemini Robotics 2 to pierwszy model AI od Google DeepMind, który potrafi kontrolować pełną anatomię humanoda w ramach jednej połączonej polityki sterowania. Oznacza to, że sztuczna inteligencja jednocześnie zarządza kończynami dolnymi, tułowiem, ramionami oraz wielopalczastymi dłońmi maszyny. Według raportu TechTimes, takie podejście pozwala maszynom na wykonywanie złożonych, wieloetapowych zadań wymagających pełnej koordynacji ruchowej.

Dotychczasowe systemy robotyki często dzieliły sterowanie na osobne moduły. Na przykład jedno oprogramowanie odpowiadało za chód, a inne za manipulację przedmiotami. Gemini Robotics 2 eliminuje ten podział. Google DeepMind stosuje teraz podejście całościowe. Model uczy się planować ruchy płynnie, co przekłada się na lepsze utrzymanie równowagi podczas używania rąk.

Zatem maszyna może jednocześnie stać, pochylać się i manipulować obiektami. To podejście znacznie upraszcza architekturę sterowania. Dotychczas wymagało to skomplikowanych heurystyk.

Google DeepMind zaprezentowało Gemini Robotics 2 jako pierwszy model AI kontrolujący pełnego humanoda (nogi, tułów, ramiona i dłonie) przy użyciu jednej połączonej polityki uczenia, co potwierdzają doniesienia TechTimes z lipca 2026 roku.

Z czego składa się nowa platforma od Google?

Aktualizacja obejmuje trzy oddzielne modele przeznaczone do różnych zadań w fizycznym świecie. Zgodnie z publikacją Ars Technica, obecnie publicznie dostępny jest tylko jeden z nich, podczas gdy pozostałe wymagają specjalnego dostępu. Taka strategia pozwala inżynierom na kontrolowane testowanie oprogramowania w rzeczywistym środowisku.

Głównym modelem dostępnym dla szerszego grona odbiorców jest ER 2 (Embodied Reasoning). Pozostałe komponenty skupiają się na sterowaniu na poziomie urządzenia oraz ogólnej kontroli ciała. Przede wszystkim Google stawia na bezpieczeństwo i stopniowe wdrażanie. Model ER 2 udostępniono natywnie przez interfejs programistyczny.

Poniższa tabela przedstawia strukturę nowych modeli:

Platforma składa się z trzech dedykowanych modeli: ER 2 do rozumowania fizycznego, VLA do kontroli całego ciała oraz On-Device 2 do lokalnego przetwarzania, przy czym tylko ER 2 jest publicznie dostępny przez Gemini API.

Czym dokładnie jest Gemini Robotics ER 2?

Embodied Reasoning 2 (ER 2) stanowi centrum obliczeniowe dla rozumowania przestrzennego nowej platformy. Zgodnie z oficjalnym blogiem Google, model ten oferuje znaczny skok w możliwościach rozumienia materiału wideo, orkiestracji narzędzi oraz współpracy wielu robotów. Oprogramowanie to pozwala maszynom na analizę otoczenia w czasie rzeczywistym.

ER 2 przetwarza dane wizualne z kamer robota. Następnie model planuje kolejne kroki potrzebne do wykonania zadania. Co więcej, sztuczna inteligencja potrafi łączyć informacje z różnych czujników. Dzięki temu roboty mogą adaptować się do zmieniających się warunków, na przykład gdy upadnie przedmiot, który trzymały. System ER 2 jest dostępny dla programistów od razu.

Możesz dowiedzieć się więcej o możliwościach wcześniejszych wersji w artykule o modelu Gemini Robotics-ER 1.6. Nowa iteracja znacznie rozszerza te funkcje.

Model ER 2 udostępniony przez Gemini API wprowadza skok jakościowy w rozumieniu wideo i orkiestracji narzędzi, umożliwiając robotom płynne planowanie wieloetapowych zadań fizycznych.

Jak roboty radzą sobie ze zręcznością i manipulacją?

Zręczność mechanicznych dłoni pozostaje jednym z największych wyzwań w robotyce. Gemini Robotics 2 wprowadza udoskonalone algorytmy chwytania, które pozwalają maszynom na wykonywanie precyzyjnych ruchów. Zgodnie z relacją The Independent, roboty sterowane nowym oprogramowaniem potrafią wykonywać codzienne obowiązki, takie jak wkręcanie żarówek czy wiązanie worków na śmieci.

Google DeepMind wytrenowało system tak, aby reagował na delikatne obiekty bez ich niszczenia. Z kolei precyzja chwytania ma ważne znaczenie w logistyce i magazynach. Algorytmy sztucznej inteligencji analizują kształt przedmiotu, twardość materiału oraz wagę. Następnie dobierają odpowiedni nacisk palców. To rozwiązanie ogranicza ryzyko zgniecenia delikatnych elementów.

Zręczność mechanicznych palców wymaga ogromnej mocy obliczeniowej. Google DeepMind rozwiązał ten problem. Model analizuje fizykę kontaktu w czasie rzeczywistym.

Dzięki udoskonalonym algorytmom chwytania prezentowanym w Gemini Robotics 2, roboty potrafią precyzyjnie wkręcać żarówki i wiązać worki na śmieci, co potwierdzają doniesienia The Independent z lipca 2026 roku.

Jak wygląda współpraca wielu maszyn w nowym systemie?

Google DeepMind rozszerzył możliwości swoich modeli o funkcję współpracy wielu robotów jednocześnie. Według informacji serwisu Robotics and Automation News, najnowsze oprogramowanie pozwala maszynom na zaawansowaną koordynację podczas wykonywania zadań. Zdolność ta została zaprezentowana na humanoidzie Apollo 2 wyprodukowanym przez firmę Apptronik.

Maszyny mogą dzielić się zadaniami w czasie rzeczywistym. Na przykład jeden robot trzyma panel, podczas gdy drugi go przykręca. Co więcej, sztuczna inteligencja analizuje pozycję drugiego robota i dostosowuje do niej swoje ruchy. System komunikacji między maszynami eliminuje potrzebę centralnego sterownia. Każdy węzeł sieci działa autonomicznie.

Funkcja współpracy robotów otwiera zupełnie nowe możliwości przemysłowe, na przykład w montażu ciężkich elementów. Przyszłość automatyzacji fabryk opierać się będzie na takich rozwiązaniach.

Funkcja współpracy wielu maszyn zaprezentowana przez Google DeepMind pozwala humanoidom Apollo 2 na wzajemną koordynację ruchów w czasie rzeczywistym, co potwierdza raport Robotics and Automation News z 2026 roku.

W jaki sposób On-Device 2 przetwarza dane lokalnie na robocie?

Model On-Device 2 wykonuje obliczenia bezpośrednio na sprzęcie robota, eliminując konieczność stałej komunikacji z chmurą. Według Dataconomy, Google potwierdza, że roboty działają autonomicznie dzięki wykorzystaniu wielu modeli sztucznej inteligencji. Przetwarzanie lokalne skraca czas reakcji maszyny na niespodziewane zdarzenia w środowisku fizycznym.

Konstanta opóźnienia sieciowej znika całkowicie. Robot podejmuje decyzje w milisekundach.

Google DeepMind wdrożyło architekturę On-Device 2 do lokalnego przetwarzania danych na sprzęcie robota, co pozwala maszynom na w pełni autonomiczne działanie bez przesyłania informacji do chmury, zgodnie z raportem Dataconomy z lipca 2026 roku.

Ponadto lokalna architektura chroni prywatność danych przemysłowych. Fabryki nie muszą wysyłać wrażliwych nagrań wideo do serwerów zewnętrznych. Zatem model On-Device 2 sprawdza się w zakładach o rygorystycznych politykach bezpieczeństwa. System przetwarza strumienie wideo z kamer bezpośrednio na procesorach wbudowanych w tułów humanoda. W rezultacie maszyna zachowuje pełną funkcjonalność nawet przy awarii połączenia sieciowego.

Jak Google DeepMind trenuje modele do zadań fizycznych?

Trening Gemini Robotics 2 opiera się na połączeniu teleoperacji, nagrań wideo oraz symulacji komputerowych. Według raportu Dataconomy, każde zadanie demonstrowane przez Google było uprzednio trenowane z wykorzystaniem tych trzech metod. Inżynierowie najpierw sterują robotem manualnie, a sztuczna inteligencja uczy się na podstawie tych ruchów.

Następnie system powtarza czynności w wirtualnym środowisku. Symulacje pozwalają na miliony prób bez uszkodzenia sprzętu.

Każde zadanie demonstrowane przez roboty sterowane systemem Gemini Robotics 2 było uprzednio wytrenowane przy użyciu trzech metod: teleoperacji, nagrań wideo oraz symulacji komputerowych, co potwierdza raport Dataconomy z 2026 roku.

Co więcej, nagrania wideo uczą model rozpoznawania obiektów w świecie rzeczywistym. Z kolei symulacje budują bazę doświadczeń ruchowych. Google DeepMind łączy te dane w celu stworzenia spójnej polityki sterowania. Taki proces szkoleniowy wymaga ogromnej mocy obliczeniowej. Inżynierowie muszą precyzyjnie odwzorować fizykę w symulatorach. W innym wypadku ruchy wirtualne nie przełożą się na świat rzeczywisty. Wobec tego kalibracja symulacji zajmuje znaczną część czasu rozwoju oprogramowania.

Jakie konkretne zadania domowe wykonuje Apollo 2?

Humanoid Apollo 2 od firmy Apptronik wykonuje pod kontrolą nowego oprogramowania szereg codziennych czynności fizycznych. Sztuczna inteligencja analizuje kształt i twardość obiektów przed podjęciem interakcji.

Maszyna rozpoznaje narzędzia potrzebne do pracy. Następnie planuje sekwencję ruchów obiema rękami.

Roboty sterowane modelem Gemini Robotics 2 wykonują codzienne obowiązki, takie jak precyzyjne wkręcanie żarówek i wiązanie worków na śmieci, co potwierdzają doniesienia The Independent z lipca 2026 roku.

Ponadto model ER 2 pozwala na rozumienie kontekstu przestrzennego otoczenia. Na przykład robot potrafi otworzyć szufladę, włożyć do niej przedmiot i ją zamknąć. Choć zadania wydają się proste, wymagają zaawansowanej koordynacji wzrokowo-ruchowej. Każdy ruch palców musi być precyzyjnie zsynchronizowany z pozycją całego ciała. Inżynierowie Apptronik zoptymalizowali mechanikę Apollo 2 pod kątem płynności operacji. Dzięki temu maszyna radzi sobie z delikatnymi obiektami bez ryzyka ich uszkodzenia.

Jakie są ograniczenia technologii Gemini Robotics 2?

Google DeepMind wciąż boryka się z ograniczeniami związanymi z adaptacją modeli do nowych zadań w fizycznym świecie. System nie potrafi jeszcze uczyć się nowych czynności w czasie rzeczywistym wyłącznie poprzez obserwację.

Inżynierowie muszą zaprogramować każdy nowy typ ruchu. Proces treningu jest czasochłonny.

Każde zadanie demonstrowane przez Gemini Robotics 2 musiało zostać uprzednio wytrenowane indywidualnie przy użyciu dedykowanych danych teleoperacyjnych, wideo i symulacji, co potwierdza raport Dataconomy z 2026 roku.

Mimo to tempo rozwoju tej platformy budzi duże zainteresowanie ekspertów. Wcześniejsze wydania, takie jak opisany na blogu model Gemini Robotics-ER 1.6, oferowały znacznie węższe możliwości operacyjne. Skok do pełnej kontroli całego ciała nastąpił w bardzo krótkim czasie. Zatem kolejne iteracje mogą zredukować obecne ograniczenia szkoleniowe. Rozwój sztucznej inteligencji idzie w kierunku większej elastyczności ruchowej. Omawiana platforma stanowi solidny fundament pod kolejne wdrożenia przemysłowe.

Czym jest fizyczne AGI według Google DeepMind?

Google DeepMind definiuje fizyczne AGI jako zdolność modeli sztucznej inteligencji do rozumowania, planowania wieloetapowych zadań oraz adaptacji do warunków w świecie rzeczywistym. Zgodnie z publikacją WIRED, najnowsza wersja oprogramowania stanowi istotny krok w kierunku tego właśnie celu. Maszyny zyskują możliwość autonomicznego rozwiązywania problemów fizycznych.

AI przestaje być tylko oprogramowaniem tekstowym. Zaczyna fizycznie oddziaływać na otoczenie.

Google DeepMind opisuje Gemini Robotics 2 jako istotny krok w kierunku fizycznego AGI, umożliwiający maszynom rozumowanie, planowanie wieloetapowych zadań i adaptację do środowiska fizycznego, co potwierdza raport WIRED z 2026 roku.

Platforma łączy rozumienie języka naturalnego z analizą wizualną oraz kontrolą motoryczną. Przede wszystkim system przetwarza informacje z wielu czujników jednocześnie. To podejście upraszcza architekturę wewnętrzną humanoda. Rozwój fizycznego AGI wymaga jednak dalszych prac nad bezpieczeństwem ruchowym. Google powoli udostępnia kolejne moduły w trybie early-access. Strategia ta pozwala na monitorowanie zachowań maszyn w rzeczywistych fabrykach. Ostateczny cel to uniwersalny robot potrafiący wykonać każde polecenie.

Jakie branże zyskają najwięcej na nowej platformie?

Gemini Robotics 2 celuje przede wszystkim w logistykę, magazyny, montaż przemysłowy oraz automatyzację zadań domowych. Według TechCrunch, Alphabet rozszerza technologię Gemini na roboty, aby umożliwić im koordynację ruchów całego ciała. Oznacza to wejście na rynki wymagające precyzyjnej manipulacji przedmiotami o różnej fakturze.

Sektory przemysłowe stoją przed ogromną transformacją. Automatyzacja obejmie nowe obszary produkcyjne.

Alphabet wdraża model Gemini Robotics 2, aby umożliwić humanoidom koordynację ruchów całego ciała, co otwiera drogę do automatyzacji zadań w logistyce, montażu oraz magazynach, zgodnie z raportem TechCrunch z lipca 2026 roku.

Główne obszary zastosowań platformy:

• Sortowanie paczek o nieregularnych kształtach na taśmociągach
• Montaż precyzyjnych elementów elektronicznych w fabrykach
• Załadunek oraz rozładunek towarów w centrach dystrybucyjnych
• Sprzątanie i organizacja przestrzeni w magazynach
• Współpraca z ludźmi przy podnoszeniu ciężkich materiałów
• Pakowanie delikatnych produktów w opakowania ochronne
• Kontrola jakości wizualnej na liniach produkcyjnych
• Obsługa rutynowych zadań w przestrzeniach laboratoryjnych

Szerokie zastosowania przemysłowe Gemini Robotics 2 potwierdzają, że system jest gotowy do wdrożeń w sektorach wymagających zaawansowanej manipulacji i koordynacji całego ciała maszyny.

Często zadawane pytania

Ile modeli wchodzi w skład pakietu Gemini Robotics 2 i które są publicznie dostępne?

Pakiet składa się z trzech modeli: ER 2, Whole-body VLA oraz On-Device 2, z czego wyłącznie ER 2 jest publicznie dostępny przez Gemini API, podczas gdy pozostałe dwa wymagają dostępu early-access (TechTimes, 2026).

Na jakim robocie zaprezentowano możliwości nowej platformy?

Google DeepMind zaprezentował możliwości całościowej inteligencji na humanoidzie Apollo 2 wyprodukowanym przez firmę Apptronik, który wykonywał zadania takie jak wkręcanie żarówek (The Independent, 2026).

Czy roboty sterowane systemem Gemini potrafią współpracować ze sobą?

Tak, platforma pozwala na zaawansowaną koordynację wielu robotów jednocześnie, co umożliwia maszynom wspólne wykonywanie zadań, takich jak przytrzymywanie i przykręcanie paneli (Robotics and Automation News, 2026).

Jakimi metodami inżynierowie trenują sztuczną inteligencję do zadań fizycznych?

Każde zadanie demonstracyjne jest uprzednio trenowane przy użyciu teleoperacji, nagrań wideo oraz symulacji komputerowych, co pozwala modelowi na autonomiczne wykonywanie ruchów (Dataconomy, 2026).

Podsumowanie

Gemini Robotics 2 od Google DeepMind stanowi istotny krok w rozwoju robotyki, łącząc sterowanie całym ciałem humanoda z zaawansowaną zręcznością oraz współpracą wielu maszyn. Po pierwsze, jedna polityka uczenia zarządza wszystkimi kończynami jednocześnie, co eliminuje konieczność stosowania oddzielnych modułów. Po drugie, model ER 2 dostępny przez Gemini API wprowadza skok jakościowy w rozumieniu wideo i planowaniu przestrzennym. Po trzecie, architektura On-Device 2 zapewnia lokalne przetwarzanie danych, co pozwala na w pełni autonomiczne działanie bez przesyłania informacji do chmury. Po czwarte, platforma została skutecznie zademonstrowana na robocie Apollo 2 od Apptronik, który wykonuje codzienne obowiązki z dużą precyzją. Po piąte, każdy nowy typ ruchu wymaga jednak specyficznego treningu opartego na teleoperacji, wideo i symulacjach. Warto śledzić kolejne aktualizacje platformy na blogu technologicznym. Podobnie jak w przypadku Google Gemini 2.5 Pro, rozwój fizycznego AGI nabiera tempa. Zachęcam do zapoznania się z pełną dokumentacją modelu ER 2 na oficjalnym blogu Google DeepMind oraz do dzielenia się swoimi przemyśleniami w komentarzach poniżej. Sprawdź również, jak technologia AI wpływa na inne branże, w artykule OpenAI wprowadza reklamy do ChatGPT.