【技术前沿】Google DeepMind 推出物理世界全自主具身智能体平台“RoboGemini 2”，突破无监督跨本体机器人技能迁移

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统一多模态具身基座大模型： RoboGemini 2 融合前沿空间几何推理、实时触觉反馈与高频运动控制，支持多模态传感器毫秒级端到端闭环控制。 无监督跨本体（Cross-Embodiment）技能零样本迁移： 机器人仅通过观看人类日常操作视频或虚拟仿真演练，即可在双臂协作机器人、四足机器狗与人形机器人间零样本迁移操作技能。 物理仿真世界模型与自主纠错： 内置神经物理仿真引擎，机器人在执行精密装配与复杂分拣任务时能在微秒内预演多种动作轨迹并自主修正物理偏差。 久湛洞察： 具身智能从特定场景的机械臂示教，进化为具备通用物理常识与跨本体迁移能力的端到端自主大脑，代表着 AI 与物理世界交互的革命性跨越。无监督技能迁移将大幅降低工业制造、仓储物流与特种作业场景的机器人部署成本。久湛科技建议智能制造与智慧物流领域的企业，提早布局具身智能大模型与柔性产线协同系统，抢占新一轮工业自动化升级的技术红利。 权威源： Google DeepMind Official Blog / Science Robotics（2026年9月上旬） 关键词： Google DeepMind、RoboGemini 2、具身智能、Embodied AI、跨本体迁移、物理仿真世界模型、工业机器人 真实链接： Google Official Blog...
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【技术前沿】具身智能 (Embodied AI) 商业闭环：FF 签署首个“数据工厂”销售订单

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商业化里程碑： Faraday Future (FF) 宣布其 EAI Data Factory 签署首张订单，正式打通从具身智能设备部署到数据资产变现的商业回路。 数据生产线： 该工厂通过采集现实世界的机器人交互轨迹，利用专有大脑模型（Brain Model）自动提炼为高价值的物理 AI 训练算料。 多端应用： 提炼出的数据不仅服务于智能交通，还将扩展至自动化物流及工业级具身智能机器人的感知训练。 物理反馈机制： 强调了“数据回流”逻辑，设备在实地运行中发现的异常数据会自动反馈至工厂进行算法调优，形成自我进化的知识环。 久湛洞察： 这是 AI 从“数字空间”向“物理世界”的大迁徙。对于自动化实验室而言，意味着 AI 开始“产生物理数据”。这种“端到端”的数据反馈回路，是数字化科研具备“物理感知力”的关键。  关键词： Faraday Future EAI Data Factory Order  媒体链接： https://www.businesswire.com/news/home/20260512044099/en/...
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