Gemini Robotics 2: Google DeepMind учит ИИ управлять гуманоидными роботами

В июле 2026 года Google DeepMind представила Gemini Robotics 2 — обновлённую версию AI-модели, созданной для управления человекоподобными роботами в физическом мире. По оценке Wired, это «значимый прыжок в направлении физического AGI» — искусственного интеллекта, который действует не только в цифровом пространстве, но и физически взаимодействует с объектами и людьми.

Что умеет Gemini Robotics 2?

Ключевая идея модели — единая архитектура для трёх задач: восприятия (компьютерное зрение и понимание пространства), интерпретации (обработка естественно-языковых инструкций) и действия (генерация команд для двигательных механизмов). Традиционные роботизированные системы решают эти три задачи разными модулями; Gemini Robotics 2 объединяет их в одной мультимодальной модели.

Это означает, что оператор может отдать роботу голосовую команду — например, «возьми красный предмет со стола» — и модель самостоятельно выстроит цепочку от визуального распознавания объекта до точного движения захвата.

• Разработчик — Google DeepMind
• Платформа — гуманоидные роботы
• Архитектура — единая мультимодальная модель (зрение + язык + моторика)
• Позиционирование — следующий шаг к «физическому AGI»

Предшественник, Gemini Robotics первого поколения, заложил концепцию «воплощённого интеллекта» (embodied AI) — систем, способных действовать в трёхмерной физической среде, а не только обрабатывать текст. Gemini Robotics 2 развивает эту концепцию, расширяя набор решаемых задач и улучшая точность управления сложными гуманоидными платформами.

Почему физический ИИ опаснее цифрового?

Перевод AI из цифрового пространства в физическое создаёт принципиально другой профиль рисков. Языковая модель мгновенно исправляет неудачный ответ — роботизированная нет: неверное движение манипулятора означает сломанный предмет, разлитое вещество или реальную опасность для людей, находящихся рядом.

«Вывод AI в реальный мир сопряжён с рисками», — констатирует

Wired, перечисляя технические и этические вызовы, которые возникают вместе с Gemini Robotics 2.

Среди ключевых проблем — поведение модели в ситуациях, которые не встречались в обучающих данных; вопрос юридической ответственности при ошибке; безопасность физического взаимодействия с людьми. Именно эти вопросы делают физический AGI задачей не только инженерной, но и регуляторной.

Google DeepMind — не единственная компания в этой гонке. Tesla развивает гуманоидного робота Optimus, Figure AI привлекла более $675 млн инвестиций, Boston Dynamics продвигает Atlas. Однако Gemini Robotics 2 выходит с принципиальным отличием: в основе — мультимодальная Gemini-модель, а не разрозненный набор модулей управления, слабо связанных между собой.

Что происходит с рынком роботики

Рынок гуманоидных роботов находится на пороге масштабного роста. По прогнозу Goldman Sachs, к 2035 году его объём может превысить $150 млрд — при условии, что отрасль решит ключевые проблемы надёжности и безопасности. Центр конкуренции сдвигается с механической точности к интеллекту: способности понимать неструктурированные задачи, адаптироваться к меняющимся условиям и работать рядом с людьми без физических ограждений.

Именно на этот сегмент рассчитана Gemini Robotics 2 — система с «общим» интеллектом в физической оболочке, а не узкопрограммированный промышленный манипулятор, умеющий идеально выполнять одно движение, но беспомощный в нестандартной ситуации.

Что это значит

Запуск Gemini Robotics 2 подтверждает: ведущие AI-лаборатории воспринимают физическую роботику как следующий технологический фронтир. Для бизнеса — это горизонт новых применений в логистике, производстве и сервисных службах. Для регуляторов — срочная задача: выработать стандарты безопасности для AI-систем, действия которых имеют необратимые физические последствия.