> 从单体智能跃迁至群体协作。谷歌通过将视频理解与任务编排深度耦合，重塑了机器人集群的算力分配与数据交互范式。

具身智能领域的演进，长期受困于一个尴尬的技术瓶颈　我们能造出后空翻的机器狗，却无法让三台机械臂在流水线上不打架。Google DeepMind发布的Gemini Robotics ER 2，正是为了击碎这座“单机智能孤岛”而生。它不仅是一个模型更新，更是物理世界中多并发进程的一次底层架构重构。

要理解ER 2的突破，需要透视其处理真实世界物理变量的独特方式。过去的机器人协同往往依赖中央调度系统进行低维指令下发，这类似于让一群蒙着眼睛的人通过对讲机听从指挥。而ER 2首次将原生多模态的大语言模型作为群体机器人的“共享视觉皮层”。通过深度的视频流理解，模型不再是处理生硬的坐标数据，而是直接解析连续的物理时空关系。

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## 剥离算力冗余 视频流驱动的群体大脑

技术架构的最惊艳之处，在于其处理高并发物理交互时的低延迟策略。ER 2巧妙地利用了端侧与云侧的算力切分。中央大脑负责全局视野的帧间逻辑推理，理解诸如“机器人A正在移动障碍物，机器人B需要等待路径清空”的宏观语义；而微观的运动学解算（如关节扭矩控制）则下放至机器人端侧闭环。

这种“语义级编排”解决了传统多机协同中最为致命的通信延迟与状态机爆炸问题。它就如同为一个交响乐团配备了一位能读懂每个乐手眼神的超级指挥家。在这个系统中，视频不仅仅是输入源，更成为了连接多个物理实体的动态共识网络。当一台机器人遭遇视觉盲区时，另一台机器人的摄像头可以无缝补位，形成一种令人惊叹的分布式感知场。

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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 务实的未来预测 柔性制造的无人工厂倒计时

ER 2的工程落地，直接宣告了传统硬编码工业自动化方案的过时。多机协同的解锁，意味着未来工厂不需要为了特定产品铺设固定的导轨与围栏。

在未来三年内，基于类似架构的具身智能体集群将率先在仓储物流与精密柔性制造领域大规模铺开。这不再是简单的机器换人，而是生产资料交互逻辑的重写。开发者只需要用自然语言下达“组装一台手机并打包”的指令，机器人集群就能自主完成任务拆解、空间防碰撞路径规划与协同操作。一个真正意义上的软件定义物理世界的时代，正在拉开帷幕。

破局具身智能孤岛 Gemini Robotics ER2解锁多机协同底层架构

> 谷歌 DeepMind 与波士顿动力在 CES 2026 上宣布达成战略合作，将 Gemini Robotics 大模型植入 Atlas 人形机器人。这一合作的首个试验场选定在现代汽车生产线，旨在通过“物理智能”让机器人从预设脚本走向自主决策。

## 当大模型拥有实体

这场合作标志着通用机器人革命的正式启动。双方的核心目标是将 Gemini 的认知能力与波士顿动力卓越的硬件机动性完美融合。在现代汽车的工厂中，搭载 Gemini 的 Atlas 将不再是只会重复固定动作的机械臂，而是能够直面动态、非结构化环境挑战的“通用工人”。

波士顿动力 CEO Robert Playter 强调，新系统的关键在于赋予机器人“情境理解力”。通过摄像头和激光雷达的数据输入，Gemini 能让机器人实时感知周围环境的上下文，并具备处理不规则物体的高水平灵巧操作能力。

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## 从脚本演示到物理智能

长期以来，波士顿动力的机器人虽能完成后空翻等高难度动作，但多依赖于精心编排的代码脚本。Gemini 的介入旨在打破这一限制，注入真正的“物理智能”。

这是一种软硬结合的进化模式：机器人能够识别非标准化物体，自主规划运动路径，并在执行任务中持续自我修正。DeepMind 机器人部门高级总监 Carolina Parada 将此比作构建机器人界的“Android”操作系统——Gemini 提供通用的智能底座，而汽车制造仅仅是这一宏大计划的起点。

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## 安全与未来的双重考量

更高的智能意味着更复杂的安全挑战。双方在合作中特别强调了内置的安全机制，Gemini 将通过推理层对自身动作进行实时约束，确保在提升自主性的同时，严格遵守工业安全标准。

随着 Atlas 和 Spot 机器人在真实产线上的测试逐步展开，DeepMind 与波士顿动力的这次联手，不仅是跨越时空的“再度牵手”（波士顿动力曾属谷歌旗下），更为全球人形机器人赛道树立了新的技术标杆。

波士顿动力接入Gemini大模型 人形机器人Atlas进驻现代汽车工厂

> 导语：今日AI界风起云涌，谷歌DeepMind连发两款AI机器人系统，让机器人拥有了“思考”和处理复杂家务的能力。同时，GitHub Copilot CLI的公测预示着AI将深度融入开发者工作流，而OpenAI的GPT-5基准测试则揭示了其正逼近人类专家的水平。从数据隐私到内容授权，AI技术的应用边界与商业模式正在被重新定义。

## 谷歌AI化身家务好帮手 DeepMind新模型让机器人学会洗衣服

谷歌DeepMind发布了一款创新的机器人AI模型，它通过先进的深度学习和视觉识别技术，能够高效地识别衣物的颜色、材质及款式。这一突破显著提升了机器人的通用推理和家务处理能力，尤其在衣物分类方面表现出色，旨在将人们从耗时的家庭洗衣分类工作中解放出来，加速智能机器人融入日常生活的步伐。

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## 告别编辑器切换 GitHub Copilot CLI让AI进驻终端

GitHub Copilot CLI已正式进入公测阶段，这款工具将强大的AI编程助手直接引入到开发者的命令行界面中。它能够优化整个终端操作体验，全面支持代码编写、调试、重构与版本发布等流程。作为一个全能的AI代理，它能深刻理解代码上下文和GitHub生态系统，实现与本地开发的无缝同步，从而极大地提升了开发者在终端的工作效率。

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## 机器人学会“思考” 谷歌发布双AI机器人系统

谷歌DeepMind推出了Gemini Robotics项目，通过创新的协同模型，首次赋予了机器人在行动前进行“思考”的能力。该系统将生成式AI技术应用于动作指令的输出，彻底打破了传统机器人只能执行固定任务的局限。这项革命性的进展有望为机器人技术的发展开辟全新的道路，让机器人能应对更复杂的现实世界场景。

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## 滴滴AI助手“小滴”开启公测 智能规划出行方案

滴滴出行正式启动了其AI出行助手“小滴”的Beta v0.8版本公测。用户只需升级滴滴App，通过“AI叫车”功能并输入指定口令码即可体验。该助手能够智能理解用户的口语化需求，并结合实时路况与偏好，提供最多三个定制化的用车方案。它支持语音和文字双重交互，操作流程极为便捷。

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## GPT-5能力逼近人类专家 OpenAI最新基准测试揭示潜力

根据OpenAI发布的最新GDPval基准测试结果，GPT-5和Claude Opus 4.1在多个行业领域的专业能力已能媲美人类专家。尽管测试结果令人振奋，但报告同时指出，这些模型目前尚不具备立即完全取代人类工作的能力。企业高管们普遍对AI的巨大潜力表示乐观，但承认其实际落地应用仍需要时间来逐步推进。

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## 蚂蚁数科发布新隐私保护AI算法 推理速度提升超百倍

蚂蚁数科成功开发出名为Gibbon的全新框架，通过创新的安全机制，有效解决了跨机构联合建模中长期存在的“数据隐私保护”与“计算效率”难以兼顾的行业难题。该技术方案已获得ACM CCS和IEEE TDSC等国际顶尖学术会议的收录，标志着其在隐私计算领域的先进性和高度实用性获得了权威认可。

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## DeepSeek V3.1终结版发布 修复漏洞迎接V4新架构

DeepSeek近期发布了V3.1-Terminus版本，此版本的核心目标是大幅提升模型的稳定性。通过优化语言处理机制，新版本成功解决了此前存在的“极你太美”等异常及不当回复的顽固问题。这次更新被视为V3系列产品线的收官之作，预示着公司产品战略的重大转折，技术团队的重心将全面转向即将到来的V4新架构。

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## 谷歌推出数据公用MCP服务器 助力AI代理获取可靠数据

为了让AI代理能够更高效地获取和使用公开数据，谷歌推出了一款专用的MCP服务器。该服务器旨在帮助AI代理高效访问公开数据集，从而显著减少错误回答的概率，并提供可追溯来源的答案。它通过标准化的访问方式简化了数据使用流程，为开发更可靠的数据驱动型应用提供了坚实的基础。

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## Spotify重拳出击AI音乐乱象 推出行业标准标识系统

为应对AI音乐带来的版权和真实性挑战，Spotify更新了其AI音乐政策。新政策强制要求所有AI生成内容必须使用DDEX标准进行标记，并严厉禁止未经授权的语音克隆行为。此外，平台还将推出垃圾内容过滤器，并要求合作伙伴提交标准化的AI信息，以提高内容透明度，净化平台环境。

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## Databricks与OpenAI达成1亿美元合作 推动AI集成新篇章

数据分析巨头Databricks与OpenAI达成了一项价值1亿美元的长期合作协议。根据协议，OpenAI的先进模型将被原生集成到Databricks的数据智能平台中。此次合作预计将惠及超过两万家企业客户，显著提升它们在数据处理、高级分析及AI应用开发方面的能力，为数据分析和机器学习的发展注入新的动力。

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## AI付费元年或将开启 微软PCM定义内容交易新模式

微软最新推出的“新闻内容许可计划”（News Content licensing program）可能将定义下一代AI与内容创作的商业关系。该计划允许其AI产品（如Copilot）在合法使用出版商内容的同时，向内容创作者支付持续的费用补偿。这标志着AI从单纯的数据抓取向付费授权模式转变，可能开启一个全新的“AI付费”时代。

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## XTransfer发布自研外贸金融大模型TradePilot 2.0

时隔一年，XTransfer正式推出了其自研外贸金融大模型TradePilot的2.0版本。新版本在技术架构上进行了全面升级，旨在进一步提升其在跨境贸易金融服务领域的智能化和自动化能力，为用户提供更精准、高效的金融解决方案。

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## Agent加代码 打开AI开发新范式

当前，企业级AI正在经历一场深刻的变革，从过去“外挂式”优化局部业务的单点工具，转向与业务流程更深层次的整合。这种“Agent+Code”的新范式旨在解决目前企业中普遍存在的工作流程割裂、数据协同困难以及智能应用落地难等核心瓶颈，推动AI在企业内部发挥更大的价值。

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