Google DeepMind 10 listopada 2026 r. zaprezentował Gemini Robotics 2.5 i poinformował, że model pomógł humanoidalnym robotom Apptronik Apollo 2 wykonywać kompletowanie części w aktywnych liniach produkcyjnych Mercedes‑Benz w Kecskemét na Węgrzech i w Sindelfingen w Niemczech. DeepMind podał 96% wskaźnik sukcesu dla pilotażu, określając to jako proof‑of‑concept, a nie wdrożenie komercyjne.
Pilot w Kecskemét
DeepMind informuje, że zadanie obejmowało autonomiczne kompletowanie — pobieranie metalowych uchwytów z pojemników zbiorczych i umieszczanie ich w kontenerach sekwencyjnych w dokładnej kolejności wymaganej przez proces montażu. Firma opisała użycie modelu rozumowania osadzonego (Gemini Robotics ER) do śledzenia przebiegu pracy oraz modelu działań Gemini Robotics 2.5 do kontrolowania dłoni i ramion robota. W poście DeepMind wymieniono Apptronik i Mercedes‑Benz jako partnerów próby.
Współzałożyciel i CEO Apptronik Jeff Cardenas został cytowany na blogu DeepMind: „Właśnie do tego zbudowaliśmy Apollo: do użytecznej pracy obok ludzi w prawdziwych warunkach przemysłowych. Sparowanie Apollo 2 z Gemini Robotics sprawiło, że modele znacznie się poprawiły w ciągu zaledwie kilku tygodni po‑treningu i przeniosły się na produkcję Mercedes‑Benz przy bardzo niewielkim spadku wydajności.”
DeepMind zwrócił również uwagę na poprawę bezpieczeństwa i sterowalności: rozumowanie w czasie inferencji w celu unikania zagrożeń zwiększyło bezpieczne wykonanie zadań wokół przeszkód o 33% oraz wokół osób znajdujących się w pobliżu o 43%, a zespół udostępnił otwarty benchmark bezpieczeństwa (ASIMOV‑Jailbreak) do oceny adwersarialnych poleceń. Firma informuje, że Gemini Robotics 2.5 jest udostępniany partnerom robotycznym, a nie powszechnie dostępny.
Kontekst i opinie ekspertów
Niezależne relacje i komentarze branżowe zauważają znaczenie — ale też zastrzeżenia — tego wyniku. Relacje podkreślają, że wskaźnik 96% pochodzi z pilotażu na konkretnych zadaniach kompletowania i że firma nie opublikowała surowych liczników prób, danych dotyczących czasu cyklu ani formalnego raportu technicznego wraz z ogłoszeniem. Pracownicy DeepMind przyznają, że domknięcie ostatecznej luki do poziomu niezawodności ludzkiej dla każdego zastosowania pozostaje wyzwaniem.
Co to oznacza dla rynku
Dla producentów samochodów i dostawców w Europie Środkowej i Wschodniej pilot jest istotny, ponieważ wprowadza zaawansowane osadzone AI i humanoidalną robotykę bezpośrednio na aktywną linię w dużym węgierskim zakładzie. Jeśli modele robotów ogólnego przeznaczenia będą w stanie niezawodnie wykonywać powtarzalne i obciążające ergonomicznie zadania, takie jak kompletowanie, zakłady w regionie mogłyby przesunąć pracowników do zadań o wyższej wartości, zmniejszyć ograniczenia kadrowe w grafikach zmianowych i zwiększyć wydajność przy pracochłonnych przygotowaniach — pod warunkiem że systemy komercyjne osiągną trwałą niezawodność przemysłową. Ogłoszenie może również przyspieszyć zainteresowanie dostawców integratorami robotyki, lokalnymi usługami szkolenia danych dla robotów oraz procesami walidacji bezpieczeństwa na miejscu.
Jednak wdrożenie pozostaje fazą wyłącznie dla partnerów, a blog DeepMind i relacje branżowe podkreślają, że model nie jest gotowym produktem typu plug‑and‑play dla fabryk. Producenci samochodów w regionie będą ważyć obietnicę pilotażu z potrzebą śledzalnych danych o awariach, ekonomiki czasu cyklu i certyfikacji bhp przed szeroką adopcją.
Oferty Mercedes Benz na WorldTrader24 →
Źródła: Google DeepMind, Ars Technica, Association for Advancing Automation
