Google DeepMind 发布具身推理模型 Gemini Robotics ER 2
Google DeepMind 发布面向机器人具身推理的 Gemini Robotics ER 2，作为高层大脑负责对话、理解物理世界并规划多步任务，再交由底层 VLA 模型执行动作。
推荐理由：官方给出进度分类、时刻定位与多机协作的量化结果，可对照上一代了解具身推理的实际提升幅度。
具身智能
全部主题AI 走进物理世界：人形机器人、具身基础模型与真实环境操作能力的进展追踪。
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第 1–5 条 · 共 5 条Google DeepMind精选AI 评分7272
Google DeepMind精选AI 评分7777 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，为机器人带来全身智能
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，包含 VLA 模型 Gemini Robotics 2、具身推理模型 Gemini Robotics ER 2 和端侧模型 Gemini Robotics On-Device 2，首次实现对人形机器人从脚到指尖的全身控制。
推荐理由：官方给出了全身控制、22 自由度手部操作与多机器人协作的能力边界，并说明首个具身推理模型已开放入口。
Hugging Face Blog精选AI 评分6161 Hugging Face 发布 Grabette：录制机器人操作数据的开源系统
Hugging Face 发布开源系统 Grabette，用手持夹爪在几分钟内录制操作任务，并自动转换为可训练的 LeRobot 数据集。Grabette 配备广角鱼眼相机与 RGBD 相机，硬件 BOM 成本约 490€，配套的机器人夹爪 Gripette 成本约 120€，硬件、采集软件、处理流程均已开源。
推荐理由：原文给出了一套低成本采集操作数据的完整开源方案，读者可以据此了解机器人学习数据瓶颈的另一种解法。
Mistral AI精选AI 评分7171 Mistral 发布 Robostral Navigate 具身导航模型
Mistral AI 发布 Robostral Navigate，这是其首个面向具身导航的 8B 模型，仅凭单张 RGB 图像和自然语言指令即可让机器人自主导航，无需 LiDAR 或深度传感器。
推荐理由：原文给出单 RGB 相机实现具身导航的基准数据和训练方法，读者可了解紧凑模型如何完成复杂导航任务。
Hugging Face Blog精选AI 评分7676 LeRobot v0.6.0 发布：世界模型策略、奖励模型 API 与六套仿真基准
Hugging Face 发布 LeRobot v0.6.0，围绕机器人学习闭环引入世界模型策略（VLA-JEPA、FastWAM、LingBot-VA）、一批新 VLA（GR00T N1.7、MolmoAct2、EO-1、Multitask DiT、EVO1）以及统一奖励模型 API（Robometer、TOPReward）。
推荐理由：原文给出世界模型策略、奖励模型 API 与六套仿真基准的完整清单，读者可据此判断机器人学习闭环的现状与可用入口。