谷歌Gemini：加速构建AI物理世界入口

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2026-01-07

2025 年，谷歌的 Gemini 系列在多个基准测试中表现突出，推动其用户规模和开发者关注度显著上升。同年 11 月发布的 Gemini 3.0 版本被广泛视为一次重要技术迭代，甚至促使竞争对手 OpenAI 启动内部“红色警戒”（Code Red）响应机制。

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进入 2026 年，谷歌继续扩大 Gemini 的应用场景，计划将其整合至智能手机、智能家电、家庭娱乐系统，乃至人形机器人等终端设备中。

在这两日举办的美国 CES 消费电子展上，三星电子总裁兼移动业务负责人卢泰文（TM Roh）宣布，2026 年将有约 8 亿台移动设备集成谷歌 Gemini 技术。这一部署规模较 2025 年的约 4 亿台实现翻倍增长，涵盖 Galaxy 系列智能手机、平板电脑，以及电视、冰箱、洗衣机等家用电器。卢泰文在接受路透社采访时表示，三星的目标是“以最快速度将 AI 应用于所有产品、功能与服务”。

为支撑这一战略，三星正着力提升其 AI 品牌“Galaxy AI”的市场认知度。据卢泰文透露，过去一年中，消费者对“Galaxy AI”的品牌认知率已从 30% 提升至 80%，为 AI 功能在更广泛产品线中的部署奠定了用户基础。

图｜三星 Galaxy AI 全家桶（来源：三星）

在具体产品方面，三星 2025 年夏季推出的家用机器人 Ballie 成为 Gemini 应用的重要载体。这款球形设备内置投影模块，通过连接谷歌云的 Gemini 多模态模型，具备一定的环境感知与上下文理解能力。例如，当用户表示“我今天感觉很累”，系统可结合健康数据库与室内传感器数据，自动调节灯光以营造放松氛围。不过，此类功能仍处于早期阶段，其实际效用和稳定性尚需长期验证。

图｜装载了 Gemini 系统的机器人交互演示（来源：三星）

谷歌的生态布局并不仅限于三星。在家庭娱乐领域，公司正推动将生成式 AI 能力深度整合进 Google TV 平台，以争夺客厅场景的核心入口。

据悉，谷歌计划率先在 TCL 等合作品牌的智能电视上推出基于 Gemini 的新功能，支持用户通过自然语言指令调整系统设置，甚至能够调用 Nano Banana 和 Veo 的图片生成和视频生成功能。谷歌似乎试图将 Gemini 打造为类似 Android 的通用 AI 基础设施，赋能第三方硬件厂商。

图｜在 Google TV 上生成视频和图片界面（来源：谷歌）

而在消费电子之外，Gemini 开始涉足更为复杂的工业场景。

同样在本届 CES 上，谷歌 DeepMind 与波士顿动力（Boston Dynamics）宣布合作，将 Gemini Robotics 模型部署于后者的人形机器人 Atlas 及四足机器狗 Spot。波士顿动力 CEO 罗伯特·普莱特（Robert Playter）表示，当前机器人在环境理解、自主决策和灵巧操作方面仍存在明显短板，而 Gemini 有望在物体识别、指令解析和未知环境导航等方面提供补充能力。

Atlas 机器人此前已具备完成后空翻等高动态动作的能力，但与多数人形机器人一样，其在复杂环境理解、自主决策及对物体的灵巧操作方面仍存在明显短板。波士顿动力首席执行官罗伯特·普莱特（Robert Playter）在接受《WIRED》采访时表示：“未来的真正价值在于，机器人能够感知其所处环境的上下文，并使用双手操作任意物体。”

Gemini 的集成有望填补这一空白——该模型可使机器人识别陌生物体、解析自然语言指令，并在未知环境中实现自主导航，这些能力正是制造业等实际应用场景所需的核心要素。

作为波士顿动力的母公司，现代汽车计划在未来数月内，在其工厂中开展搭载 Gemini 的 Atlas 机器人测试。普莱特明确指出：“我们认为，像现代汽车工厂这样的制造环境，是当前部署此类能力的理想场所。”在试点任务中，机器人将执行零部件分拣、识别并搬运不同形状与材质的物体等操作。目前，这些任务仍高度依赖人工干预或需为特定场景专门编程的自动化系统。

图｜Atlas（来源：波士顿动力）

此次合作对双方均具战略意义。对波士顿动力而言，Gemini 提供了其长期缺乏的“认知中枢”。尽管该公司在机械结构设计、动态平衡与运动控制领域持续领先数十年，但在任务理解、环境适应性及灵活决策等智能层面始终面临瓶颈。

对谷歌 DeepMind 而言，波士顿动力的机器人平台及其在真实工业场景中产生的丰富交互数据，将为 Gemini 提供物理世界训练反馈，从而提升其在实体环境中的泛化与推理能力。

值得注意的是，谷歌 DeepMind 并无意涉足机器人本体制造。2025 年 11 月，公司聘用了波士顿动力前首席技术官，而 DeepMind 首席执行官德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）亦明确表示，其愿景是让 Gemini 被众多机器人制造商采用，如同 Android 系统之于智能手机。这一生态化战略与其在移动设备领域的布局逻辑一致：不争夺硬件利润，而是掌握智能层的控制权。

然而，将 AI 系统引入物理执行环节也带来了新的安全挑战。

普莱特坦言：“即便是小型机器人也可能构成风险。”确保人机共处环境下的安全性，将成为人形机器人能否实现规模化部署的关键前提。对此，帕拉达表示，除波士顿动力自身内置的安全控制机制外，Gemini 还将引入一层“人工推理”能力，用于预判潜在危险行为并主动干预。这种多层次安全架构在复杂、动态的工业环境中是否具备足够的可靠性，仍有待实际部署的持续验证。

当前，人形机器人赛道竞争激烈。在美国，包括 Agility Robotics、Figure AI、Apptronik、1X 以及特斯拉在内的十余家企业正在积极开发人形机器人系统，其中特斯拉的 Optimus 已多次公开演示其能力。在中国，据中国移动机器人产业联盟（CMRA）统计，则约有 200 家企业涉足人形机器人研发。

另有市场传闻称，OpenAI 也在探索人形机器人领域，同时多家初创公司正专注于开发专用于帮助机器人快速掌握各类物理任务的专用模型。在此背景下，波士顿动力与谷歌 DeepMind 的合作代表了一种战略选择：在硬件与软件高度协同的竞赛中，采取分工协作而非垂直整合的路径。

从市场数据看，谷歌在 2026 年的这一系列推进有所支撑。Sensor Tower 的数据显示，截至 2025 年 11 月，Gemini 的全球月活跃用户（MAU）同比增长 170%，虽然略低于 ChatGPT 的 180%，但势头依然不弱。

而且在增长动能的变化上，Gemini 甚至处于领先：2025 年 8 月至 11 月期间，Gemini 在全球 MAU 中的市场份额提升了 31 个百分点（从 2.64 亿到 3.46 亿），而 ChatGPT 同期则只增长了 6 个百分点（从 7.6 亿到 8.1 亿）。而 Similarweb 的统计进一步表明，截至 2025 年底，ChatGPT 虽仍占据生成式 AI 流量约 68% 的份额，但 Gemini 已将其市场份额从年初的 5% 显著提升至 18%。

（来源：Sensor Tower）