Gemini Robotics的突破： 賦與機器人高等「思考能力」

從LLM、VLM到VLA，AI模型快速變遷，影響領域也愈來愈大，進入2026 年，預估機器人產業將經歷一場從「自動化」到「自主化」的根本變革。

過去，機器人需要工程師為每一行動作寫死代碼；如今，Google DeepMind 推出的 Gemini Robotics 讓機器人具備了如同人類般的「常識推理」與「視覺規劃」能力。這不僅僅是技術的演進，更是一場關於邏輯如何產生力矩的哲學革命——意即 AI 的高層思考，已能精確導向物理世界的精準出力。

重新定義機器人的腦迴路

Gemini Robotics的核心競爭力在於其 VLA (Vision-Language-Action) 架構。這項技術徹底打破了感知與動作之間的隔閡，將視覺感知的圖像、人類的自然語言指令與機器人的物理動作輸出，無縫整合在同一個神經網絡中。這與過往「視覺辨識＋語言理解＋動作路徑規劃」的三層分離架構有著天壤之別，其關鍵技術剖析如下：

1. 實體推理與長序列規劃

Gemini Robotics 1.5 繼承了 Gemini 家族強大的長上下文處理能力。在機器人身上，這轉化為對複雜、多步驟任務的理解。它能理解「清空水槽並把碗盤分類放進洗碗機」是一個包含抓取、識別、路徑避障、精細置放的長鏈條任務。即使中間有人干擾，它也能根據現況即時重新規劃。

2. 極致的「觸覺」靈巧度（Dexterity）

透過大量的遠端操作數據（Teleoperation）與強化學習，Gemini 賦予機器人執行「精細動作」的能力。在 2025 年底的技術演示中，搭載 Gemini 的機器人已經能完成摺疊紙飛機、甚至替傷口貼上 OK 繃等高難度動作。這種對壓力和精確度的掌控，來自於其內部將視覺特徵與電機力矩指令（Motor Torques）深度融合的結果。

3. 多模態泛化能力

這或許是它最強大的特色：「通用性」。同一套模型，可以運行在靜止的工業機械臂 ALOHA 上，也能無縫遷移到輪式物流機器人或人形機器人中。它不需要為每個新環境重新訓練，而是像人類一樣，具備「常識」與「類比」能力。

當 VLA 遇上雙軌思考：大腦的變速箱

Gemini Robotics 令人驚豔的創新很多，其中最引人注目的創新，莫過於 Thinking Budget（思考預算） 與Thinking Level（思考等級） 的協同運作。這兩個概念雖然相關，但應用的面向完全不同：一個決定「思考的深度（品質）」，另一個決定「思考的規模（資源）」。

Thinking Budget 像是一台資源分配器，讓機器人在簡單避障時以極速反應，而在長程複雜任務中投入更多計算資源；而 Thinking Level 則是機器人的「邏輯變速箱」。當切換至高階等級時，啟動的 Deep Think 模式讓機器人學會了「內省」。在動手前，它會在腦中模擬重心變化、判斷物體材質，這種邏輯推理最終會轉化為關節處精準的力矩輸出。這意味著機器人不再只是死板地移動，而是能根據「邏輯」來決定抓取的溫柔或堅定。

其中Thinking Budget機制讓機器人不再只是死板地執行指令，而是能根據任務難度進行權衡。在面對簡單的避障時，它能以低預算模式追求極速反應；但在執行如摺紙或組裝複雜零件等長程任務時，它會切換至高預算模式，在動手前於腦中進行多步模擬與空間推理，判斷物體的重心變化與最佳抓取點。

而與量化的思考預算相對應，思考等級則定義了機器人大腦的「邏輯密度」。它像是一台擁有不同檔位的精密變速箱：當設定在「基本等級」時，機器人依賴的是直覺式的感知反應，能流暢地處理如搬運空箱或簡單路徑規劃等例行公事；然而，一旦切換至「高階等級」（High Level），便會啟動 Gemini 3 的 Deep Think 模式。

在這一模式下，機器人不再僅僅是觀察與輸出，而是會進入一種「內省」狀態，產生隱藏的推理鏈。它會針對當前的複雜情境進行反覆辯證——例如，在組裝精密電路板時，它會自我質問：「如果我現在施加這個力道，是否會損傷下方的排線？」或「當前的光影遮擋是否導致我誤判了深度？」

這種高等級的思考，讓機器人具備了出色的自我修正與容錯能力，使其在面對精密工藝或高風險環境時，展現出如同資深工匠般的專業判斷力。

這種雙軌制讓開發者能達成前所未有的精準控制：在需要極致安全的場景下調高等級，在需要即時回應的動態環境中限制預算。這套組合拳解決了 AI 長期以來的「黑盒」問題，透過輸出的思考摘要（Thought Summary），人類工程師終於能第一次看清，機器人在動手之前究竟在「想」什麼。

這種「三思而後行」的能力，正是 Gemini 賦予機器人的靈魂所在。

》延伸閱讀：如何使用 Gemini API，運用 Gemini 的思考能力（官方指南）

機器人三重奏：ALOHA、Franka 與 Apollo 的協同演化

在 Gemini Robotics 的願景中，沒有任何一個硬體能獨自完成通用智能的使命。Google 選擇了三款截然不同的機器人平台，構建出一套從數據採集到終端執行的完整生態系。

1. ALOHA

這場技術革命的起點往往發生在 ALOHA 身上。這套由史丹佛大學主導的Mobile ALOHA低成本雙臂遙操作系統，在此生態中扮演著「教練機」的角色。人類工程師透過操作 ALOHA 展現各種精細動作，如剝皮或摺疊衣物，而 Gemini 則像個勤奮的學徒，從這些「專家數據」中擷取動作權重。（影片來源）

2. Bi-arm Franka

隨後，這些學到的技能會在 Bi-arm Franka 身上進行精煉。作為工業級協作機器臂的標竿，Franka 具備極其敏銳的力感應能力。Gemini 在這裡接受最嚴苛的考驗，驗證其推理指令在精準組裝任務中的物理表現，確保大腦發出的指令與真實世界的反饋完全同步。

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3. Apollo

最終，所有的智慧結晶都會匯聚到 Apptronik Apollo 這位「全能執行者」身上。身為身高 173 公分的人形機器人，Apollo 負責將 Gemini 的跨機體學習能力帶進人類的真實環境。透過運動轉移技術，Gemini 讓 Apollo 能直接繼承在 ALOHA 和 Franka 上學到的精細動作，並應用於動態的工廠或倉庫中。這種「大腦跨機體移植」的能力，徹底解決了機器人領域長期存在的硬體碎片化痛點。

開源與閉源之間：大腦在雲端，身體在本地

對於開發者最關心的權重開放議題，Google 採取了「策略性開放」的混血模式。雖然 Gemini 旗艦模型的權重目前仍屬閉源，並透過 API 形式提供存取，但其生態戰略卻與開源社群高度掛鉤。

透過 Google Robotics SDK 與 HuggingFace LeRobot 專案的深度兼容，Google 巧妙地將「閉源旗艦大腦」與「開源敏捷身體」結合在一起。開發者不再需要負擔高昂的算力成本，只需在本地使用如 ALOHA或SO-ARM100 這種低成本開源硬體收集數據，再透過 API 串接 Gemini 的雲端推理能力。這種模式大幅降低了新世代 VLA 機器人的開發門檻，讓具身智能不再是科技巨頭的專屬遊戲。

發展現況

時至 2026 年，Gemini Robotics 已不只是實驗室的玩物，而是進入了「規模化驗證」階段。

• 雲端與邊緣的混合動力： 為了應對工業現場不穩定的網路環境，Google 推出了 Gemini Robotics On-Device（端側模型）。這讓機器人具備了「反射動作」等級的離線處理能力，而複雜的策略邏輯則交由雲端的 Gemini 3 Deep Think 模式處理。

• 生態系結盟： Google 並不打算自造硬體，而是選擇與 Apptronik、Universal Robots 等硬體大廠合作。目前在全球多個自動化倉儲與精密實驗室中，已經可以看到「Powered by Gemini」的機器人正在進行藥品分裝或電子零件組裝。

結語

在 2026 年的今天，Gemini Robotics 面對著 NVIDIA Isaac GR00T 的強大算力與 OpenAI Figure 01 的流暢互動，其差異優勢在於對「常識與推理」的深刻理解。它不僅是一個更聰明的 API，更是一個通往通用機器人的藍圖。

Gemini Robotics 的意義，不在於創造一個完美的機器僕人，而是在於證明了：智慧可以被賦予重量，邏輯可以產生力矩。 2026 年，機器人不再是冷冰冰的工業設備，而是具備「常識」、能聽懂人話、並能感知世界溫度的合作夥伴。

》延伸閱讀：

• Google AI Studio – Gemini Robotics 概覽：獲取開發者文檔與 ER 1.5 調用範例。

• Hugging Face LeRobot GitHub：探索如何將開源機器人數據與 Gemini 模型串接。

• Apptronik Apollo 官方技術白皮書：深入了解這款支援 Gemini 的人形機器人硬體細節。

• Gemini 1.5 VLA 技術論文：解析視覺、語言與動作如何整合在單一神經網絡中。