Introducing Gemini Robotics 2: the next era of truly adaptable robots from @GoogleDeepMind 🤖
Powered by three new models, it brings whole-body control, fine dexterity, and teamwork to complex tasks — making robots more helpful in the real world. pic.twitter.com/KDT6UPcNSP
— Google (@Google) July 30, 2026
Con Gemini Robotics 2, Google DeepMind presenta una nuova generazione di modelli pensati non per un robot specifico ma per qualsiasi piattaforma robotica, dagli umanoidi ai bracci industriali. L’obiettivo è costruire un livello di intelligenza comune, capace di adattarsi a corpi diversi e di imparare nuovi compiti senza dover essere riprogrammato ogni volta. È un passaggio importante nella corsa all’AI fisica, dove Google si confronta con strategie molto diverse portate avanti da Nvidia, Microsoft e dalle aziende che stanno costruendo la prossima generazione di robot umanoidi. In cinque punti come al solito quello che abbiamo capito, finora.
Google non presenta un nuovo robot ma un modello di intelligenza
La novità più significativa del lancio è forse quella meno appariscente. Google non ha mostrato un nuovo robot umanoide, ma una famiglia di modelli progettata per funzionare su robot differenti. L’idea è che l’intelligenza artificiale debba essere indipendente dall’hardware, proprio come Android è diventato un sistema operativo comune per smartphone prodotti da aziende diverse. La nuova piattaforma comprende tre modelli. Gemini Robotics 2 è il modello Vision-Language-Action che trasforma ciò che il robot vede e comprende in movimenti. Gemini Robotics ER 2 rappresenta invece il livello di ragionamento: pianifica le attività, dialoga con gli esseri umani e decide come affrontare un compito complesso. Infine Gemini Robotics On-Device 2 può essere eseguito direttamente sul robot, riducendo la dipendenza dal cloud e migliorando tempi di risposta e adattabilità.
L’AI controlla tutto il corpo dell’umanoide
Uno degli aspetti tecnici più interessanti riguarda il movimento. Se i modelli precedenti erano concentrati soprattutto sulla manipolazione degli oggetti, Gemini Robotics 2 è progettato per controllare l’intero corpo del robot. Google mostra anche importanti progressi nella destrezza delle mani robotiche. Il modello è in grado di controllare mani antropomorfe con cinque dita e ventidue gradi di libertà, sufficienti per affrontare operazioni delicate come legare un sacco della spazzatura, svitare una lampadina o manipolare oggetti deformabili.
Il vero salto è nel ragionamento sul mondo fisico
Google insiste su un concetto destinato probabilmente a diventare centrale nei prossimi anni: l’Embodied Reasoning. Gemini Robotics ER 2 non genera direttamente i movimenti del robot, ma costruisce un piano d’azione. Analizza l’ambiente, riconosce gli oggetti, sceglie la sequenza delle operazioni, dialoga con gli operatori e modifica il proprio comportamento se qualcosa cambia durante l’esecuzione del compito. In pratica il robot non esegue semplicemente istruzioni preprogrammate, ma pianifica attività articolate che possono durare diversi minuti e che richiedono decisioni continue. A questa capacità si aggiunge la possibilità di coordinare robot diversi.
Sicurezza e AI locale diventano parte integrante del progetto
Gemini Robotics ER 2 integra diversi livelli di controllo che combinano sicurezza fisica e sicurezza dell’intelligenza artificiale. Il sistema è progettato per interrompere un’azione quando rileva condizioni potenzialmente pericolose, chiedere assistenza umana in situazioni ambigue e limitare comportamenti che potrebbero creare rischi. Per valutare queste capacità Google introduce anche un nuovo benchmark, chiamato ASIMOV-Agentic, dedicato proprio alla sicurezza dell’intelligenza artificiale applicata alla robotica.
La strategia di Google è diversa da quella di Nvidia e Microsoft
Google punta a sviluppare il cervello dei robot. L’obiettivo è creare un modello fondazionale capace di comprendere l’ambiente, ragionare e trasformare questa comprensione in movimenti, indipendentemente dal tipo di macchina su cui viene installato. Nvidia si concentra invece soprattutto sull’infrastruttura. Le piattaforme Isaac, Omniverse e Cosmos forniscono gli strumenti per simulare ambienti fisici, addestrare modelli e sviluppare nuovi robot. Più che costruire direttamente il loro cervello, Nvidia vuole offrire l’ecosistema hardware e software che rende possibile addestrarli. Microsoft segue un’impostazione ancora diversa. Attraverso Azure AI e le partnership con aziende come Figure AI e Sanctuary AI, il gruppo di Redmond lavora soprattutto sull’integrazione tra robot, cloud e sistemi aziendali. L’obiettivo è trasformare i robot in una componente dei processi d’impresa, collegandoli agli agenti di intelligenza artificiale e alle applicazioni gestionali.
Per approfondire.
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