Gemini Robotics 2 učí humanoidní roboty ovládat celé tělo. Ve stejném týdnu USA zakázaly nové čínské roboty

Od ovládání paží k inteligenci celého těla

Předchozí model Gemini Robotics, uvedený v březnu 2025, se soustředil především na trup, paže a ruce robota. Gemini Robotics 2 rozšiřuje řízení na celé tělo. Robot tak může současně kráčet, měnit postoj, udržovat rovnováhu, dřepnout si, natáhnout se nebo se oběma rukama přesně věnovat jednomu předmětu .

DeepMind tento přístup označuje jako „whole-body intelligence“, tedy inteligenci celého těla. Prakticky to znamená, že robot nemá jednotlivé pohyby provádět izolovaně. Při úkolu musí zohlednit, kam došlápne, jak nakloní trup, kam natáhne ruku a jak si udrží stabilitu, pokud do něj něco nečekaně strčí .

Tři modely, tři různé úkoly

Gemini Robotics 2 není jediný model, ale celá trojice systémů:

• Gemini Robotics 2 (VLA): Model typu Vision-Language-Action převádí obraz z kamer a pokyny v přirozeném jazyce přímo na pohyby robota. Je určený pro řízení humanoidních robotů v plném rozsahu, od chodidel po konečky prstů .
• Gemini Robotics ER 2: Model pro takzvané vtělené uvažování (embodied reasoning) se zaměřuje na chápání fyzického světa, prostorové vztahy, plánování vícekrokových úkolů, porozumění videu a koordinaci více robotů. Při uvedení byl dostupný ve veřejném náhledu .
• Gemini Robotics On-Device 2: Odlehčená varianta je navržená pro běh přímo v robotovi, nikoli nutně v cloudu. Podle DeepMind se dokáže přizpůsobit novému robotickému tělu s méně než 200 tréninkovými ukázkami a během několika hodin . To může zkrátit dobu potřebnou k nasazení stejného typu AI na různých robotech.

Přesnější ruce a spolupráce více robotů

Jednou z největších překážek humanoidní robotiky zůstává jemná manipulace. Robot může zvládnout chůzi nebo zvednutí většího předmětu, ale přesně zarovnat dvě součástky a vložit jednu do druhé je mnohem náročnější.

DeepMind uvádí, že Gemini Robotics 2 dosáhl 89,6% přesnosti v testu Franka Duo zaměřeném na přesné zasouvání. Úloha vyžaduje koordinaci dvou robotických paží a práci s velmi malými tolerancemi .

Model má zároveň umožnit, aby několik robotů pracovalo ve stejném prostoru na společném úkolu. Systém při tom vyhodnocuje polohu a plánované pohyby ostatních strojů, aby se vzájemně nesrazily a mohly postupovat ke společnému cíli .

Bezpečnostní test inspirovaný Asimovem

S větší autonomií roste i otázka, zda robot dokáže včas poznat nebezpečí. DeepMind proto zveřejnil ASIMOV-Agentic, open-source benchmark dostupný na platformě Hugging Face pod licencí CC BY 4.0 .

Test zkoumá, zda model rozpozná, že by zamýšlený příkaz mohl člověku fyzicky ublížit. V některých scénářích musí robot například zaznamenat přítomnost člověka, zastavit pohyb, počkat, dokud se prostor neuvolní, a teprve potom pokračovat . Benchmark navazuje na dřívější práci ASIMOV, která vycházela mimo jiné z reálných hlášení o zraněních.

Gemini Robotics ER 2 DeepMind popisuje jako svůj dosud nejbezpečnější model pro robotiku. Bezpečnostní prvky mají být rozložené do více vrstev celého systému, nikoli soustředěné pouze v jedné závěrečné kontrole .

Co znamená zákaz FCC pro robotický trh v USA

Americká FCC 28. července 2026 přidala na takzvaný Covered List „pokročilá robotická zařízení vyráběná v zahraničí“, včetně humanoidních a kvadrupedních robotů, tedy čtyřnohých strojů připomínajících robotické psy . Opatření se týká také připojených měničů napětí.

V praxi nové modely, na které se pravidlo vztahuje, nemohou získat potřebné schválení pro dovoz, marketing a prodej na americkém trhu. Úřady své rozhodnutí odůvodnily obavami ze zranitelnosti dodavatelských řetězců, kybernetických útoků, ohrožení kritické infrastruktury a možného zneužití robotů ke sběru dat či vzdálenému ovládání .

Opatření míří především na Čínu, která je dominantním světovým výrobcem těchto zařízení. Dříve zakoupené roboty se zákaz netýká a Čína proti rozhodnutí veřejně protestovala . Zákaz navíc neznamená automatický zákaz všech spotřebitelských robotů, například běžných robotických vysavačů; rozhodující je konkrétní kategorie zařízení a její regulatorní schválení .

Proč načasování přitahuje pozornost

Obě události se odehrály během jediného týdne. FCC omezila přístup nových čínských robotů na americký trh, zatímco DeepMind představil modely, které mají dát humanoidní robotice schopnější „mozek“ a usnadnit její nasazení v různých typech strojů.

DeepMind při uvedení spolupracoval mimo jiné se společnostmi Apptronik, Boston Dynamics a Agile Robots . Samotné načasování samozřejmě neprokazuje, že jedna událost způsobila druhou. Ukazuje však širší trend: závod o humanoidní roboty se nevede pouze o mechaniku a výrobní kapacity, ale také o AI modely, bezpečnostní standardy a přístup na strategické trhy .