前段时间行业里出现 “具身模型这条路走不通” 的观点，很多人觉得通用大模型直接就能控制机器人，专门的具身模型会被淘汰，相当于给具身模型判了 “死刑”，但谷歌 DeepMind 在 11 月 10 日推出 Gemini Robotics 2.5 视觉语言动作 VLA 模型，用产线实测数据证明专用具身模型依然有独立价值，不是通用大模型可以简单替代的。这次争议的源头，是 OpenAI 解散独立机器人团队，市场普遍解读成行业放弃专用具身模型，靠通用多模态大模型兼顾机器人控制；而谷歌没有跟着这个方向走，选择把系统拆成两层，高层用具身推理 ER 模型做任务规划、空间判断，底层用 Gemini Robotics 2.5 负责精细动作控制，这套组合方案已经在奔驰的汽车工厂里跑通，Apollo 2 人形机器人做零部件分拣的任务成功率达到 96%，在 200 多项实操任务里测试，部分任务成功率提升 30%~100%，动作执行速度提升 20%~30%，直接回应了 “具身模型没有存在意义” 的质疑。通用大模型擅长理解语言、看懂画面，但对物理世界的连续精细控制、抓取容错、时序动作把控偏弱，谷歌的思路不是和通用大模型对抗，而是让两类模型分工配合，用专用具身模型补齐机器人落地最关键的执行短板。
一、行业 “判死刑” 说法的由来
- 标志性事件：OpenAI 撤销独立机器人团队，对外重心转向通用大模型，不再单独投入机器人专项团队。
- 主流观点：通用多模态大模型本身就能看懂画面、听懂指令，直接输出机器人动作，不需要单独训练一套具身模型。
- 配套佐证：Claude 等通用大模型在无专项训练的情况下，也能控制机器人拧瓶盖、解魔方，进一步放大这种看法。
- 结论：不少分析师判断，独立具身模型赛道会被通用大模型吞噬，没有单独研发的价值。
二、谷歌 Gemini Robotics 两套模型分工对比
| 模型 | 定位 | 核心能力 | 适合工作 |
|---|---|---|---|
| Gemini Robotics ER 2（具身推理） | 机器人高层大脑 | 空间推理、多步骤任务规划、进度判断、多机器人协同 | 理解任务、排流程、识别出错、调度工具 |
| Gemini Robotics 2.5（VLA 动作模型） | 底层执行控制器 | 精细抓取、柔性物体操作、连续肢体控制、动作时序输出 | 拧螺丝、分拣零件、系蝴蝶结、液体转移这类实操动作 |
三、Gemini Robotics 2.5 落地验证流程
- 仿真预训练：借助 Gemini 4 Argon 生成大量仿真场景，机器人在虚拟环境反复试错，积累动作数据。
- 少量真实数据微调：只用少量真实世界示范数据，迁移到真实机器人硬件上。
- 实验室多任务测试：覆盖工具操作、柔性物体、液体转移等 200 多项任务，统计成功率、执行速度。
- 工业场景试点：对接 Apptronik 的 Apollo 2 人形机器人，落地奔驰德国、匈牙利工厂。
- 持续迭代：根据产线失败案例，补充真实数据，优化抓取容错和环境适应能力。
四、这套方案的优势与局限
优势
- 分层架构清晰，推理和动作分开，更容易调优，改动一层不会全盘影响整套系统。
- 迁移速度快，新机器人硬件几小时内就能适配这套具身模型。
- 工业场景可落地，不只是实验室演示，产线长时间作业稳定性经过验证。
- 和通用 Gemini 大模型兼容，通用模型负责问答、知识库，具身模型负责物理操作。
局限
- 目前验证集中在结构化工厂环境，家庭、杂乱无规则场景的稳定性还需要更多测试。
- 人形机器人硬件成本高，很难快速普及。
- 依然需要大量真实物理数据，纯仿真训练还没法完全替代真实世界。
- 行业路线分歧还在，OpenAI 和谷歌两条路线，谁更优还没有最终定论。
【常见问题】
问题 1：具身模型被判 “死刑”，谷歌新发布的 Gemini Robotics 2.5 是不是直接推翻了这个结论？
回答 1：并不是彻底推翻，谷歌 Gemini Robotics 2.5 证明专用具身模型在机器人精细动作执行上有不可替代的价值，行业路线出现分化，不是说通用大模型完全不能控制机器人，而是两种路线各有适用场景。
问题 2：Gemini Robotics 2.5 属于具身模型，它和通用 Gemini 大模型是什么关系？
回答 2：Gemini Robotics 2.5 是专用具身 VLA 模型，和通用 Gemini 大模型是配合关系，通用模型负责理解、问答，具身模型专门负责把指令转化成稳定、精准的机器人动作。
问题 3：OpenAI 解散机器人团队，是不是代表 OpenAI 放弃具身模型这条路线？
回答 3：OpenAI 撤销独立机器人专项团队，重心转向通用大模型驱动机器人，属于选择不同的技术路线，不是完全不做机器人相关能力，只是不再单独深耕独立具身模型。
问题 4：谷歌这套具身模型 Gemini Robotics 2.5，现在已经用在什么真实场景？
回答 4：谷歌 Gemini Robotics 2.5 已经在奔驰海外工厂试点，搭载在 Apollo 2 人形机器人上做零部件分拣摆放，任务成功率达到 96%。
【参考资料】
[2026-11-12]（刚被判 “死刑” 的具身模型，被谷歌救了？）虎嗅网
[2026-11-14]（观察丨 OpenAI 撤销独立机器人团队，通用模型 “打穿” 具身智能？）澎湃新闻
[2026-11-10]（Gemini Robotics 2.5 发布：谷歌最强机器人视觉语言动作模型）Google DeepMind 官方博客
[2026-11-11]（Gemini Robotics 2.5 落地奔驰产线，人形机器人分拣成功率 96%）36 氪
[2026-07-30]（Gemini Robotics ER 2 具身推理模型发布）谷歌开发者社区
【免责声明】
本文内容基于谷歌 DeepMind 公开公告、行业媒体资讯整理，具身智能赛道还处在早期探索阶段，谷歌、OpenAI 等厂商技术路线后续都可能调整；文中两种路线的对比仅为行业资讯汇总，不构成机器人项目投资、技术选型的决策建议，相关落地效果请以厂商后续实测报告为准。