في 10 نوفمبر 2026 كشفت Google DeepMind عن Gemini Robotics 2.5 وقالت إن النموذج ساعد روبوتات Apptronik البشرية Apollo 2 على أداء عمليات تركيب الأجزاء في مصانع مرسيدس‑بنز النشطة في كتشكميت بالمجر وسندلفينغن بألمانيا. وأفادت DeepMind بنسبة نجاح بلغت 96% في التجربة التجريبية، ووصفت العمل بأنه إثبات مفهوم بدلاً من نشر تجاري.
التجربة في كتشكميت
تقول DeepMind إن المهمة شملت تركيب الأجزاء بشكل ذاتي — انتقاء حوامل معدنية من حاويات كتلية ووضعها في حاويات التتابع بترتيب دقيق مطلوب من قِبَل عملية التجميع. وذكرت الشركة أنها استخدمت نموذج التفكير المتمثل (Gemini Robotics ER) لتتبُّع سير العمل ونموذج الأفعال Gemini Robotics 2.5 للتحكم في يدي وذراعي الروبوت. وتذكر منشورات DeepMind أن Apptronik وMercedes‑Benz شركاء في الاختبار.
يُقتبس عن جيف كارديناس، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي لـ Apptronik، في مدونة DeepMind: "هذا ما صنعنا Apollo من أجله: عمل مفيد إلى جانب البشر في بيئات صناعية حقيقية. بربط Apollo 2 بـ Gemini Robotics، رأينا تحسناً كبيراً في النماذج خلال أسابيع قليلة من ما بعد التدريب وانتقل ذلك إلى خطوط إنتاج Mercedes‑Benz مع تراجع طفيف جداً في الأداء."
كما أبرزت DeepMind تحسينات في السلامة وقابلية التوجيه: أدى التفكير وقت الاستدلال لتجنب المخاطر إلى زيادة إكمال المهام بأمان حول العقبات بنسبة 33% وحول الأشخاص القريبين بنسبة 43%، وأصدر الفريق معيار سلامة مفتوحاً (ASIMOV‑Jailbreak) لتقييم المطالبات العدائية. وتقول الشركة إن Gemini Robotics 2.5 يجري طرحه لشركاء الروبوتات بدلاً من توفيره بشكل عام.
السياق وردود الخبراء
تشير تقارير مستقلة وتعليقات الصناعة إلى أهمية النتيجة — لكنها أيضاً تُبرز التحفظات — في هذا السياق. وتلفت التغطية الانتباه إلى أن نسبة 96% التي ذكرتها DeepMind تأتي من تجربة تجريبية على مهام تركيب محددة، وأن الشركة لم تُشرِك أعداد التجارب الخام أو بيانات زمن الدورة أو تقريرًا تقنياً رسمياً مصاحباً للإعلان. ويعترف موظفو DeepMind بأن سد الفجوة النهائية للوصول إلى مستوى موثوقية بشري في كل تطبيق ما يزال تحدياً.
ما الذي يعنيه هذا للسوق
بالنسبة لمصنعي السيارات والموردين في وسط وشرق أوروبا، تُعد التجربة ملحوظة لأنها تضع ذكاءً مجسداً متقدماً وروبوتات بشرية مباشرة على خط إنتاج نشط في مصنع مجري رئيسي. إذا تمكنت نماذج الروبوتات العامة من أداء المهام المتكررة والمجهدة بدنياً مثل تركيب الأجزاء بشكل موثوق، فقد تتمكن المصانع الإقليمية من إعادة نشر العمال البشريين إلى مهام ذات قيمة أعلى، وتقليل قيود القوة العاملة على أنماط الورديات، وزيادة الإنتاجية للأعمال التحضيرية كثيفة العمالة — بشرط أن تصل الأنظمة التجارية إلى موثوقية صناعية مستدامة. قد يُسرِّع الإعلان أيضاً من اهتمام الموردين بمتكاملَي الروبوتات وخدمات بيانات التدريب المحلية والعمليات المحلية للتحقق من السلامة.
ومع ذلك، يظل الطرح في مرحلة الشركاء فقط وتشدد مدونة DeepMind وتغطية الصناعة على أن النموذج ليس منتج مصنع جاهز للتشغيل والتركيب. سيوازن صانعو السيارات في المنطقة بين وعود التجربة والحاجة إلى بيانات فشل قابلة للتتبع، واقتصاديات زمن الدورة، وشهادات سلامة مهنية قبل الاعتماد الواسع النطاق.
عروض Mercedes Benz على WorldTrader24 →
المصادر: Google DeepMind، Ars Technica، Association for Advancing Automation
