구글 딥마인드가 로봇의 고수준 '브레인' 역할을 하는 임베디드 추론 모델 '제미나이 로보틱스 ER 2'를 출시하며, 영상 이해·작업 오케스트레이션·다중 로봇 협업에서 전작 ER 1.6 대비 큰 진전을 이뤘다고 밝혔다. 로봇이 연속 영상 피드를 관찰해 자신의 진행 상황을 추적하고 실시간으로 실수를 바로잡게 하는 것이 핵심 변화로, 작업 완료도를 5단계로 분류하는 '진행률 분류'는 57.4%의 정확도를, 특정 이벤트가 발생한 정확한 프레임을 찾아내는 '모멘트 파인딩'은 91.3% 정확도와 평균 0.96초 오차를 기록했으며 훨씬 큰 모델보다 4배 빠른 실행 속도로 이를 제공한다. 제미나이 라이브 API의 양방향 스트리밍에 통합돼 '멈춰서 생각하는' 지연 없이 동작을 지휘할 수 있고, 다중 로봇 협업에서는 Apptronik 아폴로 2와 Franka F3 듀오가 공통된 의미 이해를 바탕으로 작업을 주고받는 모습을 시연했다. 안전 측정에서는 사람이 근처에 오면 인간형 로봇을 멈추고 구역이 비면 자율적으로 재개하는 기능을 확인했으며, 안전 VLA 오케스트레이터로서의 행동을 평가하는 새 벤치마크 'ASIMOV-Agentic'도 함께 공개했다. 이 모델은 제미나이 3.5 플래시 기반으로, 피지컬 AI 전반의 안전·능력 향상을 다음 목표로 제시한다.

• •진행률 분류(정확도 57.4%)와 모떨트 파인댴(정확도 91.3%, 오력 0.96초)로 연속 영상 기반 작업 추적 구현
• •제미나이 랐이브 API의 양방향 스트릴밍에 통합돼 지연 없는 실시간 뇜보 놥작 지휘 가놥
• •Apptronik 아펼뇜 2샯 Franka F3 놤어의 놤중 뇜보 혜업 시연 거가
• •사른이 기금하면 직지 후 자율 장걸하낖 안진 기놥겸 새 뱰거뤜낙 ASIMOV-Agentic 거후
• •제미나이 3.5 폼기위놥으로, 의놡·운송 놱 안전 콴뇝 뿔에놲 사용 긴지 놥힘