拣选、分类、打包汽车零部件——在德国奔驰的一处汽车生产车间里，一台人形机器人正熟练地承担着这类流水线作业，实测操作成功率高达96%。赋予它这份“手艺”的，正是谷歌最新推出的视觉-语言-动作机器人模型Gemini Robotics2.5。
这场在真实产线上开展的概念验证（PoC），是谷歌为检验模型工业落地能力而专门安排的。汽车制造车间环境复杂、节拍紧凑，对机器人的感知精度与操作稳定性都是严峻考验。从现场表现看，搭载新模型的人形机器人经受住了高强度作业的检验，这项技术显然已经走出实验室，开始向实用阶段靠拢。
Gemini Robotics2.5被谷歌定位为迄今能力最强的VLA（视觉-语言-动作）机器人模型，目前正向谷歌的机器人合作伙伴全面开放。这类模型的核心价值，在于打通机器人“看懂环境、听懂指令、做出动作”的完整链路，让机械躯体真正具备自主作业的能力。
能力提升了多少，数据最有说服力。研发团队围绕该模型开展了超过200项覆盖不同复杂程度的任务测试，结果显示，与上一代基线模型相比，其各项任务成功率提升了30%至100%，任务完成速度也加快了20%至30%。与此同时，新模型展现出出色的跨平台适应力，能够原生适配多种类型的机器人硬件，无需针对每一款机体单独做大量调整，部署灵活性因此大大增强。
安全层面，这一版模型下了不少功夫。其底层内置了实时物理危险规避机制，机器人在执行带有安全风险的任务时，可以自主识别并绕开潜在威胁，相关复杂任务的完成率随之明显上升。灵巧度、可靠性、安全性这三个衡量机器人模型成熟度的关键维度，在此次更新中均得到同步强化。
针对开放环境中可能出现的恶意诱导问题，谷歌还同步开源了越狱鲁棒性测试基准ASIMOV-Jailbreak。按该基准的实测结果，Gemini Robotics2.5对越狱攻击的抵御率达到99.5%，模型被诱导执行危险指令的空间被压缩到极低水平。
此次性能跃升的背后，还有一层算力支撑：谷歌全新旗舰大模型Gemini4Argon在底层算力与推理能力上为新模型提供了强力加速，Gemini Robotics2.5因此得以在较短的研发周期内完成迭代，并在多项关键指标上实现突破。
