搭载上述两款新模型的机器人，也因此解锁了完成复杂长链路任务的能力。比如，你可以让机器人查询当地垃圾分类要求，将桌面上的物品放到正确的垃圾桶中。模型能准确理解这一复杂需求，并驱动机器人完成任务。
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与Gemini Robotics 1.5不同，Gemini Robotics-ER 1.5并不直接操控机器人执行具体动作，而是专注于具身推理（Embodied Reasoning），负责高层次的任务规划与决策。在训练中，Gemini Robotics-ER 1.5针对机器人任务所需的关键能力进行了特别优化。首先，它能够完成复杂的任务规划，把长远目标拆解成一系列合理的子任务。其次，它具备较强的空间推理能力，可以结合视觉与时间信息，理解物体的相对位置与运动轨迹。最后，它还能够进行任务进度估计，实时判断任务是否成功、完成度如何，并据此调整后续动作。▲Gemini Robotics-ER 1.5能完成的部分任务
Gemini Robotics-ER 1.5在15个学术具身推理基准测试中实现了最高的综合性能，超过Gemini Robotics-ER 1.0和GPT-5等模型。
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与传统依赖单一数据和特定平台的训练方式不同，Gemini Robotics 1.5系列模型通过多本体数据、动作迁移机制，以及具身思考与推理范式，让机器人能够跨平台迁移技能，并在复杂环境中展现出类似人类的适应能力，扩展了机器人模型的通用性。而这也成为不少厂商打造机器人模型的目标之一。日前，宇树开源的机器人世界大模型UnifoLM-WMA-0，虽采取了不同的架构，但也同样具备适配多种机器人本体的能力。跨本体化，或许已经逐渐成为行业的共识与新赛道。
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编辑：Zero
