谷歌 DeepMind 正式推出目前最强的视觉语言动作 VLA 模型 Gemini Robotics 2.5，这套模型搭配 Apptronik 的 Apollo 2 人形机器人，在奔驰德国辛德尔芬根、匈牙利凯奇凯梅特的真实汽车产线完成实地试点，零件拣选配套任务的干活成功率达到 96%，也是本次具身智能领域很受关注的工业落地验证。这款 VLA 模型分为两个部分协同工作，Gemini Robotics ER 负责整体流程跟踪、任务推理，Gemini Robotics 2.5 专门控制手臂和灵巧手完成抓取、摆放动作，之所以选择在奔驰车间做测试，是因为汽车产线物料杂乱、工件位置会有变动，不是固定好的仿真环境，很考验机器人模型的泛化调整能力。在奔驰工厂里，机器人主要做零部件成套分拣，从散装料箱里取出金属支架，按产线顺序放到对应容器里，把这类重复枯燥的物料备料工作交给机器人，工人就能去做装配、调试这类复杂度更高的工序。除了奔驰产线测试之外，谷歌还在 200 多项不同任务上做了实验室测试，包含物品分装、移液、精细操作等，相比前代模型，任务成功率提升 30% 到 100%，执行速度提升 20% 至 30%，现在该模型只对谷歌合作机器人厂商开放，还处在概念验证阶段，距离大规模量产上线还有不少工程工作要完成。
一、谷歌 VLA 模型奔驰产线试点基础清单
- 模型名称：Gemini Robotics 2.5（谷歌新一代 VLA 视觉语言动作模型）
- 合作机器人本体：Apptronik Apollo 2 人形机器人
- 测试工厂：奔驰辛德尔芬根工厂、凯奇凯梅特工厂
- 核心测试任务：汽车零部件成套拣选（kitting 物料分拣）
- 试点成功率：96%
- 分工模式：ER 模型做流程推理，2.5 模型控制手部动作
- 当前阶段：概念验证 POC，尚未商用落地
- 开放对象：定向开放给谷歌机器人合作伙伴
二、Gemini Robotics 2.5 核心能力对比表
| 项目 | 能力说明 |
|---|---|
| 任务泛化 | 适配 200 + 不同操作任务，陌生场景也能自主调整动作 |
| 操作硬件 | 支持普通夹爪、22 自由度五指灵巧手、全身上下人形机器人控制 |
| 性能提升 | 成功率相比基线提升 30%~100%，执行速度提升 20%~30% |
| 训练方式 | 支持仿真数字孪生预训练，减少真机采集成本 |
| 安全机制 | 加入实时安全推理，在人员共存的工厂环境降低风险 |
三、本次奔驰车间实测的价值与局限
- 价值：证明 VLA 模型可以在真实、有变动的工业产线稳定完成物料分拣，不再只局限在实验室固定环境；
- 价值：人形机器人可以承接汽车行业高频重复的备料工作，释放一线人力；
- 局限：目前只是小范围试点，官方没有公布产线节拍、连续稳定运行时长；
- 局限：仅对合作厂商开放，还没有面向普通开发者开放调用；
- 局限：只验证了零件拣选单一工序，复杂装配工序还没有落地测试。
【相关 FAQ】
问题 1：谷歌端出的最强机器人 VLA 是什么，奔驰车间实测结果怎么样？
回答 1：谷歌最强 VLA 是 Gemini Robotics 2.5 视觉语言动作模型，搭载在 Apollo 2 人形机器人上在奔驰车间做零部件分拣实测，任务干活成功率达到 96%。
问题 2：谷歌 VLA 模型在奔驰车间主要做什么工作？
回答 2：谷歌 VLA 模型驱动人形机器人在奔驰车间完成汽车零部件成套拣选，从散装料箱拾取金属支架，按照产线顺序放到排序容器里，属于物料配套备料工序。
问题 3：谷歌 VLA 模型 Gemini Robotics 2.5 现在可以直接商用采购吗？
回答 3：谷歌 VLA 模型 Gemini Robotics 2.5 目前还处在奔驰工厂概念验证阶段，仅定向开放给谷歌机器人合作伙伴，还没有对外商用。
问题 4：谷歌 VLA 模型在奔驰车间拿到 96% 成功率，代表什么水平？
回答 4：谷歌 VLA 模型在奔驰车间 96% 成功率是真实汽车产线物料分拣的试点成绩，说明这套 VLA 具身模型已经可以适应产线物料位置变动，工业场景落地可行性大幅提升，但还不是全工序可用。
【参考资料】
[2026-11-11]（DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5：奔驰工厂试点分拣成功率 96%）凤凰网科技
[2026-11-11]（谷歌发布全新机器人 VLA 模型，奔驰产线实测成功率 96%）网易科技
[2026-11-10]（Gemini Robotics 2.5: Accelerating Physical Intelligence）Google DeepMind 官方博客
[2026-11-10]（Gemini Robotics 2.5 scores 96 percent sorting metal parts in a Mercedes-Benz assembly pilot）The Decoder
【免责声明】
本文内容基于谷歌 DeepMind 官方博客、公开科技媒体资讯整理，谷歌 VLA 模型能力、试点进度、商用计划以谷歌官方后续公告为准，不构成机器人选型、工业自动化改造、投资相关建议。