Google DeepMind, pe 10 noiembrie 2026, a prezentat Gemini Robotics 2.5 şi a declarat că modelul a ajutat roboţii umanoizi Apptronik Apollo 2 să efectueze kitting auto pe linii active de producţie Mercedes‑Benz din Kecskemét, Ungaria, şi Sindelfingen, Germania. DeepMind a raportat o rată de succes de 96% pentru pilot, descriind lucrarea ca un proof‑of‑concept şi nu ca o implementare comercială.

Pilotul din Kecskemét

DeepMind spune că sarcina a implicat kitting autonom — preluarea de console metalice din buncăre şi plasarea lor în containere de secvenţiere în ordinea exactă cerută de procesul de asamblare. Compania a descris utilizarea unui model de raţionament întrupat (Gemini Robotics ER) pentru a urmări fluxul de lucru şi modelul de acţiuni Gemini Robotics 2.5 pentru a controla mâinile şi braţele robotului. Postarea DeepMind numeşte Apptronik şi Mercedes‑Benz drept parteneri pentru trial.

Jeff Cardenas, cofondator şi CEO al Apptronik, este citat pe blogul DeepMind: “Acesta este motivul pentru care am construit Apollo: munca utilă alături de oameni în medii industriale reale. Asocierea Apollo 2 cu Gemini Robotics a făcut ca modelele să se îmbunătăţească dramatic în doar câteva săptămâni de post‑antrenament şi să funcţioneze pe producţia Mercedes‑Benz cu foarte puţină pierdere de performanţă.”

DeepMind a subliniat, de asemenea, îmbunătăţirile privind siguranţa şi controlabilitatea: raţionamentul în timpul inferenţei pentru evitarea pericolelor a crescut finalizarea sigură a sarcinilor în jurul obstacolelor cu 33% şi în preajma persoanelor cu 43%, iar echipa a lansat un benchmark deschis de siguranţă (ASIMOV‑Jailbreak) pentru a evalua prompturi adversariale. Compania spune că Gemini Robotics 2.5 este distribuit partenerilor din robotică, nu este disponibil pe scară largă.

Context şi opinia experţilor

Reportajele independente şi comentariile din industrie remarcă semnificaţia — dar şi rezervele — rezultatului. Acoperirea notează că cifra de 96% comunicată de DeepMind provine dintr‑un pilot pe sarcini specifice de kitting şi că compania nu a publicat numărul brut de încercări, date despre timp de ciclu sau un raport tehnic formal alături de anunţ. Personalul DeepMind recunoaşte că închiderea decalajului final până la fiabilitatea la nivel uman pentru fiecare aplicaţie rămâne o provocare.

Ce înseamnă asta pentru piaţă

Pentru constructorii şi furnizorii de automobile din Europa Centrală şi de Est, pilotul este notabil deoarece plasează AI întrupată avansată şi robotică humanoidă direct pe o linie activă la o mare uzină maghiară. Dacă modelele robotizate cu scop general pot executa în mod fiabil sarcini repetitive şi obositoare din punct de vedere ergonomic, precum kitting, fabricile regionale ar putea redeplasa personalul uman către sarcini cu valoare adăugată mai mare, ar putea reduce constrângerile de personal asupra turelor şi ar putea creşte productivitatea pentru lucrările pregătitoare intensive în mână — cu condiţia ca sistemele comerciale să atingă o fiabilitate industrială susţinută. Anunţul ar putea de asemenea accelera interesul furnizorilor pentru integratori de robotică, servicii locale de date pentru antrenarea roboţilor şi procese de validare a siguranţei la faţa locului.

Totuşi, implementarea rămâne într‑o fază rezervată partenerilor şi atât blogul DeepMind, cât şi reportajele din industrie subliniază că modelul nu este un produs final plug‑and‑play pentru fabrici. Constructorii din regiune vor evalua promisiunea pilotului în raport cu necesitatea de date de eșec trasabile, economia timpului de ciclu şi certificarea de securitate ocupaţională înainte de adoptarea la scară largă.

Oferte Mercedes Benz pe WorldTrader24 →

Surse: Google DeepMind, Ars Technica, Association for Advancing Automation