谷歌升级机器人 “大脑”，奔驰工厂测试任务成功率达到 96%

谷歌 DeepMind 推出新版 Gemini Robotics 2.5 视觉语言动作模型，也就是大家说的机器人 “大脑”，这套模型搭配 Apptronik Apollo 2 人形机器人，在奔驰德国辛德芬根、匈牙利凯奇凯梅特两座真实汽车产线做零部件分拣试点，最终这项零件拣选配套任务拿到 96% 的测试成功率，和旧版本相比，它在 200 多项任务里最高成功率提升 100%，执行速度也能快 20% 到 30%。这次测试不是实验室简单演示，是直接在正在运转的产线上完成，机器人要从杂乱料箱里找出金属支架，按装配顺序放到对应托盘，难点在于零件摆放位置不固定、有遮挡，传统固定编程机器人很难灵活处理，谷歌采用双模型分工方案，一个负责理解任务流程、规划步骤，另一个专门控制手臂和灵巧手做精细抓取动作，只用短短几周训练就完成产线适配，不过目前还属于概念验证阶段，距离大规模量产落地还有距离，剩下 4% 的失败场景，也是人形机器人工业化落地最难攻克的部分。

一、本次合作主体与硬件、模型清单

二、双模型分工运行逻辑

1. Gemini Robotics ER：负责全局任务理解，看懂产线要求、识别环境、跟踪整套流程，判断下一步要做什么。
2. Gemini Robotics 2.5：负责底层动作控制，指挥机械臂、灵巧手完成抓取、调整姿态、放置零件。
3. 两者配合：不需要工程师给每一个动作写死代码，遇到零件歪放、遮挡这类变化情况，可以自主调整动作。

三、新版机器人大脑相比旧版的提升点

• 泛化能力变强：不用针对每一类零件单独大量训练，迁移到奔驰产线之后性能衰减很小
• 任务成功率提升：跨 200 项测试任务，成功率提升区间 30%~100%
• 动作速度提升：完成同样一套操作，耗时缩短 20%~30%
• 抗干扰更好：能应对料箱内零件杂乱、光线变化、轻微位置偏移这类工业现场常见问题

四、当前试点存在的局限

1. 只是概念验证，不是正式规模化商用，没有公布连续稳定运行时长、节拍、故障恢复完整数据
2. 测试任务相对单一，只做支架分拣，还没有拓展到装配、拧螺丝等更复杂工序
3. 还有 4% 失败案例，大多来自零件遮挡、堆叠、反光等极端情况，也是工业场景的硬骨头
4. 成本、运维、安全合规还没有完成整车厂正式量产标准验证

【相关 FAQ】

问题 1：谷歌升级的机器人 “大脑”，在奔驰工厂测试拿到 96% 成功率，这个大脑是什么模型？

回答 1：谷歌升级的机器人 “大脑” 是 Gemini Robotics 2.5 视觉语言动作模型，搭配 Gemini Robotics ER 协同，驱动 Apollo 2 人形机器人在奔驰工厂完成零件分拣测试，取得 96% 任务成功率。

问题 2：谷歌升级机器人 “大脑” 后，在奔驰工厂里机器人具体做什么工作？

回答 2：搭载谷歌新版机器人大脑的 Apollo 2 人形机器人，在奔驰工厂负责从散装料箱抓取金属支架，按顺序放到配套托盘，给汽车装配工序备料分拣。

问题 3：谷歌升级机器人 “大脑” 拿到奔驰工厂 96% 成功率，是不是意味着马上就能大规模进厂替换工人？

回答 3：不是，谷歌升级机器人 “大脑” 在奔驰工厂 96% 成功率仅为概念验证试点结果，当前任务单一，极端场景还有失败情况，暂时达不到大规模量产商用标准。

问题 4：谷歌升级机器人 “大脑”，为什么要采用双模型分工的方式？

回答 4：谷歌升级机器人 “大脑” 采用双模型分工，一个负责理解任务、规划流程，一个负责精细手臂动作控制，兼顾任务理解和灵巧操作，适配奔驰工厂这种环境多变的产线场景。

【参考资料】

[2026-11-12]（谷歌升级机器人 “大脑”，奔驰工厂测试成功率达 96%）科创板日报

[2026-11-11]（Gemini Robotics 2.5 发布，人形机器人奔驰产线分拣成功率 96%）36 氪

[2026-11-11]（Google DeepMind Gemini Robotics 2.5 Powers Apptronik Apollo 2 to 96% Success Rate in Mercedes-Benz Assembly Pilot）SpecsLib

[2026-11-11]（谷歌具身模型落地奔驰产线，人形机器人分拣零件成功率 96%）虎嗅

【免责声明】

本文相关 96% 成功率、模型性能数据来自谷歌 DeepMind 与奔驰、Apptronik 联合试点公开信息，本次奔驰工厂测试属于概念验证阶段，不代表已经满足工业大规模量产标准；机器人后续落地进度、可拓展任务范围、成本、安全标准以官方后续披露为准，本文不构成工业自动化设备采购、项目投入建议。