2026年10月27日，谷歌云在官方博客宣布，Gemini Robotics ER 2 已在 Gemini 平台进入公开预览，企业团队可以在 Model Garden 中试用。这是该模型今年早些时候发布后的上云一步：它本身是机器人做任务决策的高层推理模型，这次变化是把它放进谷歌云的生产环境，配上企业级安全、多智能体编排与生命周期管理，而不是发布一个全新模型。
ER 2 只管想清楚，动手交给下层控制接口
ER 2 的定位是机器人的高层大脑：结合空间与时间维度的视频理解、长程规划与安全护栏，判断任务进展、自我纠正，并把步骤分给低层控制接口。开发者把视觉-语言-动作模型、导航接口或自定义函数声明为工具，ER 2 通过工具编排机械臂与移动接口，也能用自然语言向操作员解释思路、接受中途改向。它不直接驱动电机，执行仍靠连接的控制系统或另一层模型，选型时要把这层分工算进去。
公布的两组数字，讲的是定位与读表能力
按谷歌公布的数据，ER 2 在关键事件定位上准确率 91.3%，平均帧误差 0.96 秒，执行速度为同类较大模型类别的 4 倍、计算成本只是其中一小部分；它还能读懂 10 余类仪表，包括圆形表盘、液位计、数字显示屏、标尺与液体温度计。这些数字来自谷歌的测试口径，落到具体产线前，要在自己的视频与仪表上复测。博客列出的早期用户包括波士顿动力的 Spot 巡检、DeepReach 的技能数据标注与安谋的机器人计算平台探索，说明首批场景集中在巡检、数据整理与实验室自动化。
先在仿真里跑，再决定是否上真机
公开预览阶段的落地路径是先仿真、再训练、后部署：在 MuJoCo-Warp 与 NVIDIA Isaac Sim 里验证行为，用 ER 2 的空间定位与进度分类标注演示视频、训练自定义动作模型，再通过 Gemini 平台部署，时延敏感的定位与路径规划可下沉到 Google Distributed Cloud。企业团队要先确认仿真环境、控制接口与安全护栏是否覆盖自家场景，公开预览不等于量产就绪，关键步骤仍需人工确认与现场验证。
