الذكاء الاصطناعي

Gemini Robotics 2: من تخطيط المهمة إلى التحكم في جسم الروبوت

قدمت Google DeepMind في 30 يوليو ثلاثة نماذج بأدوار مختلفة. ويفصل الإعلان بين فهم المهمة وتنفيذ الحركة والتشغيل على الجهاز، مع اختلاف مستويات إتاحة النماذج.

أسامة إسماعيل · المؤسس ورئيس التحرير
30 يوليو 2026 · 2 دقائق قراءة · تحديث: 3 نوفمبر 2026

Gemini Robotics 2: من تخطيط المهمة إلى التحكم في جسم الروبوت — الصورة الرسمية لإعلان Gemini Robotics 2 من Google DeepMind؛ عرض مقدم من الشركة.

أعلنت Google DeepMind في 30 يوليو 2026 عائلة Gemini Robotics 2. وتوزع النماذج الجديدة العمل بين فهم المهمة وتخطيطها، وتحويل المدخلات البصرية واللغوية إلى حركة، وتشغيل نموذج محليًا على الروبوت.

يركز الإعلان على التحكم في الجسم كاملًا، والمهام اليدوية الدقيقة، وتعاون عدة روبوتات. وقدمت الشركة هذه القدرات من خلال عروضها وتقييماتها، وهو السياق الذي ينبغي قراءة النتائج ضمنه.

ثلاثة أدوار داخل المنظومة

النموذج	دوره الأساسي
Gemini Robotics 2	تحويل الرؤية واللغة إلى تحكم حركي
Gemini Robotics ER 2	فهم البيئة وتخطيط المهام متعددة الخطوات
Gemini Robotics On-Device 2	نموذج حركي محسّن للعمل محليًا على الجهاز

لتوضيح الفكرة، يتضمن أمر مثل «ضع هذا الشيء داخل الصندوق» عدة أجزاء. ينبغي تحديد الشيء والصندوق، واختيار طريقة الوصول، وتنفيذ الحركة، ثم التحقق من النتيجة.

يساعد فصل هذه الأدوار فريق التطوير على تحديد موضع المشكلة: هل حدثت أثناء الفهم أم التخطيط أم الحركة أم مراجعة اكتمال المهمة؟

ويمكن تصميم اختبار قصير لكل مرحلة، ثم اختبار التسلسل كاملًا. بذلك تظهر العلاقة بين نجاح كل جزء ونجاح المهمة التي طلبها المستخدم.

متابعة التقدم أثناء التنفيذ

توضح مقدمة Google التقنية أن ER 2 يستخدم الفيديو المستمر لمتابعة تقدم المهمة، ويسند التنفيذ الحركي إلى نموذج VLA أو أدوات تحكم.

في مثال لتصميم الاختبار، يمكن تحديد بداية المهمة ومراحلها الوسطية والعلامة التي تدل على اكتمالها. وإذا سقط الشيء من قبضة الروبوت، يمكن فحص اللحظة التي تعرف فيها النظام إلى التغير والخطوة التي اتخذها بعد ذلك.

هذا مثال تقويمي يحتاج إلى تطبيقه على الروبوت والمهمة الفعليين. ومن المفيد أن يسجل الفريق الظروف المحيطة، حتى يمكن تفسير الاختلاف عند تكرار التجربة.

كما يتيح وصف النتيجة المتوقعة مسبقًا التمييز بين إنجاز المهمة وبين مجرد تنفيذ حركة صحيحة في مرحلة واحدة.

الإتاحة تختلف بين النماذج

تحدد ملاحظات Gemini API نسختي ER 2 وER 2 Streaming بوصفهما public preview. وتقول DeepMind إن نماذج VLA وOn-Device متاحة لشركاء الوصول المبكر، بينما يظل Gemini Enterprise Agent Platform في private preview.

تقدم العائلة الجديدة مسارًا أوسع لربط التخطيط بالحركة. وتبقى اختبارات المهمة الكاملة، وحالات الخطأ، والتوقف، أساسًا لفهم البيئات التي تناسب كل تطبيق فعلي، إلى جانب معرفة النموذج المتاح للفريق ومستوى إتاحته.

المصادر

المصدر: Google DeepMind — Robotics 2 launch, 30 July 2026: https://deepmind.google/blog/gemini-robotics-2-brings-whole-body-intelligence-to-robots/, Google — ER 2 technical introduction, 30 July 2026: https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-deepmind/gemini-robotics-er-2/, Google — Gemini API release notes, 30 July entry: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog

أسامة إسماعيل

مؤسس ورئيس تحرير Kurd Developers. أخبار الهواتف والتقنية على YouTube وInstagram وTikTok.

مقالات أخرى

Apple

Apple Intelligence تصل إلى الصين مع iOS 27.3 بدعم من Alibaba

بعد أكثر من عامين من الانتظار، أعلنت Apple أن ميزات Apple Intelligence ستصل إلى مستخدمي iPhone في الصين خلال ديسمبر، مع دمج نموذج Qwen من Alibaba في Siri.

آزاد خورشيد · 3 نوفمبر 2026