A Google DeepMind, a 10 de novembro de 2026, revelou o Gemini Robotics 2.5 e afirmou que o modelo ajudou os robôs humanoides Apollo 2 da Apptronik a executar kitting automóvel em linhas de produção activas da Mercedes‑Benz em Kecskemét, na Hungria, e em Sindelfingen, na Alemanha. A DeepMind reportou uma taxa de sucesso de 96% para o piloto, descrevendo o trabalho como um proof‑of‑concept em vez de um desdobramento comercial.
O piloto em Kecskemét
A DeepMind diz que a tarefa envolveu kitting autónomo — apanhar suportes metálicos em contentores a granel e colocá‑los em contentores de sequenciação na ordem exacta exigida pelo processo de montagem. A empresa descreveu a utilização de um modelo de raciocínio incorporado (Gemini Robotics ER) para acompanhar o fluxo de trabalho e do modelo de acções Gemini Robotics 2.5 para controlar as mãos e os braços do robô. No post da DeepMind são nomeadas a Apptronik e a Mercedes‑Benz como parceiras do ensaio.
Jeff Cardenas, cofundador e CEO da Apptronik, é citado no blogue da DeepMind: “Isto é para o que construímos o Apollo: trabalho útil ao lado das pessoas em ambientes industriais reais. Ao emparelhar o Apollo 2 com o Gemini Robotics, vimos os modelos melhorar dramaticamente em apenas algumas semanas de pós‑treino e transferirem‑se para a produção da Mercedes‑Benz com muito pouca perda.”
A DeepMind também destacou melhorias de segurança e direccionabilidade: o raciocínio em tempo de inferência para evitar perigos aumentou a conclusão segura de tarefas em torno de obstáculos em 33% e em torno de pessoas próximas em 43%, e a equipa lançou um benchmark aberto de segurança (ASIMOV‑Jailbreak) para avaliar prompts adversariais. A empresa diz que o Gemini Robotics 2.5 está a ser disponibilizado a parceiros de robótica em vez de ser lançado de forma geral.
Contexto e opinião de especialistas
Reportagem independente e comentários da indústria notam a importância — mas também as ressalvas — do resultado. A cobertura assinala que a cifra de 96% da DeepMind provém de um piloto em tarefas específicas de kitting e que a empresa não divulgou contagens brutas de ensaios, dados de tempo por ciclo nem um relatório técnico formal em conjunto com o anúncio. Pessoal da DeepMind admite que fechar a lacuna final para uma fiabilidade ao nível humano em todas as aplicações continua a ser um desafio.
O que isto significa para o mercado
Para os fabricantes de automóveis e fornecedores da Europa Central e de Leste, o piloto é relevante porque coloca inteligência artificial incorporada avançada e robótica humanoide directamente numa linha activa numa grande fábrica húngara. Se modelos robóticos de propósito geral conseguirem executar de forma fiável tarefas repetitivas e ergonomicamente exigentes, como o kitting, as fábricas regionais poderão realocar colaboradores para tarefas de maior valor, reduzir constrangimentos laborais nos padrões de turnos e aumentar o rendimento para trabalhos preparatórios intensivos em mão‑de‑obra — desde que os sistemas comerciais atinjam uma fiabilidade industrial sustentada. O anúncio pode também acelerar o interesse dos fornecedores em integradores de robótica, serviços locais de dados de treino para robôs e processos de validação de segurança no local.
No entanto, o lançamento permanece numa fase apenas para parceiros e o blogue da DeepMind e a cobertura da indústria sublinham que o modelo não é um produto acabado plug‑and‑play para fábricas. Os fabricantes da região pesarão a promessa do piloto perante a necessidade de dados de falhas rastreáveis, economia de tempo por ciclo e certificação de segurança laboral antes de uma adoção em larga escala.
Ofertas Mercedes Benz no WorldTrader24 →
Fontes: Google DeepMind, Ars Technica, Association for Advancing Automation
