2026-11-09 · ← Noticias
El robot de Google logró un 96 % en fábrica, pero el último 4 % sigue pendiente
Gemini Robotics 2.5 alcanzó un 96 % de éxito al clasificar piezas en plantas de Mercedes-Benz y Google informa de tareas entre un 20 y un 30 % más rápidas. El piloto muestra avances reales y también que la industria juzga los fallos con más rigor que una demo.
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Google DeepMind ha presentado Gemini Robotics 2.5, un modelo vision-language-action para varios tipos de robot. La empresa lo evaluó en más de 200 tareas y lo probó con el humanoide Apollo 2 en líneas activas de Mercedes-Benz en Hungría y Alemania.
Apollo 2 clasificó piezas con un 96 % de éxito
El robot tomó piezas metálicas de contenedores y preparó kits en el orden de producción. Gemini Robotics ER siguió el workflow, mientras Gemini Robotics 2.5 controló manos y brazos. Google comunica una tasa de éxito del 96 %.
En 200 tareas internas, el nuevo modelo logró entre un 30 y un 100 % más de éxito que los baseline anteriores, según la tarea, y trabajó entre un 20 y un 30 % más rápido. Las pruebas incluyeron pinzas, lazos y pipeteo de líquidos.
El valor pasa del movimiento a la velocidad de aprendizaje
El cambio importante está en aprender una actividad y transferirla entre cuerpos. El modelo funciona con la mano de cinco dedos y 22 grados de libertad de Apollo 2 y con las pinzas de dos dedos de Franka Duo. Gemini 4 Argon también crea gemelos digitales y miles de prácticas simuladas desde una escena de cámara.
Eso podría reducir el ajuste costoso de cada célula. Los compradores aún deben medir el tiempo de integración, las intervenciones humanas y la estabilidad tras cambiar piezas o iluminación, no solo contar demostraciones.
Cuatro fallos de cada cien siguen siendo caros
El 96 % procede de un proof-of-concept y no revela la duración del piloto ni el coste de los fallos. En una línea activa, una pieza mal colocada puede detener el trabajo posterior. DeepMind reconoce que cerrar el último 4 % será difícil.
Los resultados de seguridad también son del proveedor. La guidance en inference elevó la finalización segura un 33 % ante obstáculos y un 43 % cerca de personas. ASIMOV-Jailbreak abre pruebas de instrucciones peligrosas disimuladas, pero todavía no establece un estándar industrial compartido.
Las horas sin intervención decidirán el despliegue
Las señales útiles serán la operación prolongada, el número de paradas y el rendimiento tras cambios del entorno. Gemini Robotics 2.5 llega solo a socios de robótica y no está disponible de forma general. Si los pilotos mantienen la eficacia sin supervisión y reentrenamiento frecuentes, la robótica se acercará a una compra de capital corriente.
El veredicto de Lilith
En vídeo, un 96 % parece casi definitivo. En la línea, cuatro piezas mal colocadas de cada cien son cuatro palancas pequeñas capaces de detener un turno entero.
Fuentes