Google представила робототехнику Gemini 2.0
Google представила второе поколение робототехнических моделей Gemini Robotics 2.0, и впервые одна из них доступна разработчикам прямо сейчас: можно подключить своего робота к Gemini Live API и проверить, как ИИ управляет физическими действиями в реальном времени.

Применение искусственного интеллекта в робототехнике переходит от заранее запрограммированных трюков к универсальным моделям: робот получает текстовую команду и сам решает, как её выполнить, анализируя видео с камер. Разработчики из России и СНГ могут начать тестирование уже сегодня.
Модель Gemini Robotics ER 2 (Embodied Reasoning 2, «воплощённое рассуждение», то есть ИИ, который понимает физический мир вокруг робота) стала публично доступной для разработчиков. Google DeepMind, подразделение Google, занимающееся исследованиями ИИ, называет это шагом к «физическому AGI» (AGI, искусственный общий интеллект, гипотетическая система, способная решать любые задачи на уровне человека). Иными словами, цель в том, чтобы роботу можно было просто сказать, что делать, а он справился сам.
| Что | Когда | Кто выпустил | Цена |
|---|---|---|---|
| Gemini Robotics 2.0 (три подмодели, включая публичную ER 2) | Доступно разработчикам с момента анонса | Google DeepMind | Не раскрыта |
Что умеет Gemini Robotics 2.0?
- Управление всем телом гуманоидного робота. Предыдущие версии работали с отдельными манипуляторами. Теперь модель контролирует робота целиком, включая сложные кисти рук, что критично для бытовых и промышленных задач.
- Анализ видео в реальном времени. Gemini Robotics ER 2 обрабатывает живой видеопоток с камер робота, отслеживая прогресс каждого шага задачи. По данным Google DeepMind, модель классифицирует завершённость кадра с точностью около 60%. Это далеко от идеала, но, по заявлению компании, заметно лучше предыдущей версии 1.6 и конкурирующих моделей визуального понимания.
- Совместная работа нескольких роботов. Роботы на базе Gemini 2.0 могут координировать действия между собой, а не только выполнять одиночные команды.
- Три новые подмодели. Google выпустила сразу тройку специализированных моделей; публично доступна ER 2, остальные пока закрыты.
Как ER 2 понимает мир вокруг робота?
Gemini Robotics ER 2 относится к классу VLM (Vision Language Model, «визуально-языковая модель», система, которая одновременно «видит» изображение и понимает текст). Робот получает текстовую инструкцию, камеры передают картинку, а модель решает, какой физический шаг сделать следующим.
Раньше ролики с танцующими и делающими сальто роботами набирали миллионы просмотров, но каждый такой трюк был жёстко запрограммирован. Gemini Robotics 2.0 нацелена на обратное: универсального робота-помощника, которому достаточно объяснить задачу словами.
Интеграция с Gemini Live API означает, что разработчик подключает своего робота к облаку Google и получает доступ к рассуждениям модели без необходимости запускать тяжёлые вычисления локально. Именно эта связка открыта для внешних команд.
Как попробовать?
- Убедитесь, что у вас есть аккаунт Google Cloud с доступом к Gemini API. Если нет, зарегистрируйтесь на cloud.google.com.
- Подключите Gemini Robotics ER 2 через Gemini Live API: документация доступна на странице Google DeepMind.
- Настройте видеопоток с камер вашего робота так, чтобы модель получала кадры в реальном времени, и отправьте первую текстовую команду.
Есть ли аналоги в России?
Прямого российского аналога Gemini Robotics 2.0 на момент публикации нет. Применение искусственного интеллекта в робототехнике в России развивают отдельные лаборатории и стартапы, но универсальной облачной платформы для управления роботами через языковую модель пока не появилось.
Для текстовых и мультимодальных (работающих сразу с текстом, изображением и звуком) задач в РФ доступны YandexGPT и GigaChat, однако робототехнических модулей у них нет. Если вы экспериментируете с роботами, Gemini Live API на данный момент остаётся единственным публичным вариантом такого класса.
Что делать с этим прямо сейчас, по ролям
Разработчику робототехники в РФ и СНГ. Доступ к Gemini Live API открыт, а значит, можно подключить своего робота и протестировать «физический AGI» без ожидания отдельного приглашения. Главное ограничение: облако Google, проверьте работоспособность API из вашего региона.
Автору Дзена. Тема горячая: запись экрана с роботом, выполняющим команды через Gemini, даст контент, который соберёт просмотры. Даже обзор без собственного робота с разбором видео Google DeepMind привлечёт аудиторию.
Предпринимателю. Пока рано закладывать Gemini Robotics в бизнес-план: точность 60% означает, что робот ошибается почти в половине случаев. Но следить за обновлениями стоит, потому что переход от «жёстко запрограммированного» к «универсальному» роботу меняет экономику складов, доставки и сервиса.
На мой взгляд, 60% точности классификации кадра звучит скромно, и Google честно это признаёт. Но важен сам факт: модель анализирует живое видео и принимает решения на лету, а не выполняет заученный скрипт. Год назад такого публичного API для робототехники не было ни у одного крупного игрока.
Я бы не торопился называть это прорывом: роботы пока далеки от бытовой пользы. Однако для разработчиков в РФ, которые занимаются робототехникой, это редкий шанс протестировать передовую модель на своём железе. Попробуйте подключить Gemini Live API к простейшему манипулятору и зафиксируйте результат: даже неудачный эксперимент даст материал для контента и понимание, куда движется отрасль.
Частые вопросы
Нужен ли собственный робот, чтобы попробовать Gemini Robotics ER 2?
Да. Модель управляет физическим устройством через камеры и моторы. Без робота можно изучить документацию и посмотреть демо-видео Google DeepMind, но полноценный тест требует аппаратуры.
Работает ли Gemini Live API из России?
Google не указала региональных ограничений для Gemini Live API в контексте робототехники. На практике доступ к облачным сервисам Google из РФ может потребовать дополнительных настроек. Проверьте работоспособность до того, как вкладываться в интеграцию.
Когда роботы на Gemini 2.0 появятся в продаже?
Google не называла сроков коммерческого выпуска роботов. Пока речь идёт только об API для разработчиков, а не о готовом продукте для потребителя. Следите за обновлениями Google DeepMind: если точность модели вырастет заметно выше 60%, разговор о коммерции станет предметным.

Основатель dzen.guru. Эксперт по монетизации и продвижению на Дзен. Автор курса «Старт на Дзен 2026».
Читайте также

Экс-директор Meta AI Пател бросил вызов Microsoft Office и Google Workspace втроём
Рохит Пател, бывший директор Meta Superintelligence Labs, после восьми лет в Meta запустил стартап Ndoc, единое рабочее пространство на ИИ вместо Microsoft…

Хакеры требуют от японской GMO $50 млн: утечка данных задела рабочие столы трейдеров
Японская GMO Internet расследует утечку данных из облачных рабочих столов Onamae для биржевых трейдеров. Это случилось через неделю после того, как её же…

Nvidia поддержала индийский стартап, экономящий GPU: InVideo сократила расходы на 56%
Nvidia вошла в раунд на 14 млн долларов индийского стартапа Simplismart, чей софт помогает запускать нейросети на меньшем числе графических процессоров, на…
Комментарии