Gemini Robotics 2: Google DeepMind stellt neue Roboter-KI vor
Veröffentlicht am: 31.07.2026 um 20:31 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Google DeepMind hat am 30. Juli 2026 seine neue Modellreihe Gemini Robotics 2 vorgestellt. Die Serie markiert einen Paradigmenwechsel hin zur sogenannten „Whole Body Intelligence" – der Fähigkeit von Robotern, ihren gesamten Körper koordiniert einzusetzen. Für die deutsche Industrie, die weltweit zu den Vorreitern der Automatisierung zählt, dürfte diese Entwicklung besonders relevant sein.
Drei Modelle, eine Architektur
Die neue Reihe umfasst drei spezialisierte Modelle, die unterschiedliche Aufgaben in der Robotersteuerung übernehmen. Das Flaggschiff Gemini Robotics 2 (VLA) integriert Vision, Sprache und Aktion und ermöglicht die Steuerung humanoider Roboter vom Kopf bis zu den Füßen. Besonders bemerkenswert: Die Maschinen verfügen über fünf Finger pro Hand und können damit feinmotorische Aufgaben bewältigen, die bisher menschliches Geschick erforderten.
Das zweite Modell, Gemini Robotics ER 2, fungiert als Denkzentrale. Es plant komplexe Aufgaben über Hunderte von Einzelschritten hinweg und koordiniert sogar die Zusammenarbeit mehrerer Roboter. Die Basis bildet Gemini 3.5 Flash mit einem Kontextfenster von 128.000 Tokens – genug, um Text, Bilder, Videos und Audio gleichzeitig zu verarbeiten.
Komplettiert wird die Reihe durch Gemini Robotics On-Device 2, das direkt auf der Roboter-Hardware läuft. Laut technischen Berichten von Ende Juli lässt sich dieses Modell innerhalb weniger Stunden auf neue Plattformen anpassen – und das mit weniger als 200 Trainingsbeispielen. Während das ER-2-Modell öffentlich über die Gemini-API und Google AI Studio verfügbar ist, bleiben die VLA- und On-Device-Varianten vorerst ausgewählten Partnern vorbehalten.
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Beeindruckende Erfolgsquoten im Praxistest
Bei der Vorstellung am 30. Juli präsentierten die Entwickler konkrete Leistungsdaten aus realen Testszenarien. Das ER-2-Modell erreichte bei der Fortschrittsklassifizierung eine Genauigkeit von 57,4 Prozent. Bei der sogenannten „Moment-Findung" – der präzisen Identifizierung von Aufgabenbeginn und -ende – lag die Trefferquote bei beachtlichen 91,3 Prozent, mit einer mittleren Abweichung von weniger als einer Sekunde.
In physischen Tests mit Hardware wie dem Apptronik Apollo 2 und Franka Duo zeigten sich jedoch deutliche Unterschiede je nach Schwierigkeitsgrad:
- Glühbirne herausschrauben: 92 Prozent Erfolgsquote
- Objekte vom Regal greifen: 76,3 Prozent
- Objekte vom Tisch aufnehmen: 68,4 Prozent
- Objekte vom Boden aufheben: 45,7 Prozent
- Müllsack zubinden: 44 Prozent
- Gefrierbeutel verschließen: 40 Prozent
Die Zahlen zeigen: Je komplexer die Feinmotorik, desto größer die Herausforderung. Während grobe Greifbewegungen bereits zuverlässig funktionieren, bleibt die Handhabung flexibler Materialien ein Schwachpunkt.
Sicherheit als oberste Priorität
Parallel zu den Modellen veröffentlichte DeepMind mit ASIMOV-Agentic einen neuen Sicherheits-Benchmark für autonome Agenten, verfügbar auf der Plattform Hugging Face. Die Modelle enthalten integrierte Schutzmechanismen wie „Safety Instruction Following" und „Human Proximity Benchmarks" – Roboter erkennen also Menschen in ihrer Nähe und stoppen ihre Bewegungen, um Verletzungen zu vermeiden.
Dennoch betonen die Entwickler: Für sicherheitskritische Bereiche wie Gesundheitswesen oder Transport sind die aktuellen Modelle nicht vorgesehen. Das dürfte auch für deutsche Unternehmen gelten, die über einen Einsatz in der Produktion nachdenken – hier sind die Hürden für Sicherheitszertifizierungen besonders hoch.
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Trend zu kompakten Weltmodellen
Nur einen Tag zuvor, am 29. Juli, veröffentlichte das Startup Bagel Labs mit WorldDiT ein kompaktes Weltmodell für Robotik. Mit weniger als einer Milliarde Parametern ist es deutlich schlanker als die DeepMind-Modelle und sagt künftige Szenen und Roboteraktionen voraus. Bislang wurde es nur in Simulationen getestet, die Gewichte sind jedoch offen auf Hugging Face verfügbar.
Dieser Schritt spiegelt einen breiteren Branchentrend wider: Neben den großen, leistungsfähigen Systemen entstehen zunehmend effiziente Spezialmodelle, die sich gezielt ergänzen. Für die Robotik-Forschung in Deutschland, etwa an den Fraunhofer-Instituten oder im Umfeld des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt, eröffnen sich damit neue Möglichkeiten – insbesondere bei der Entwicklung kostengünstiger Automatisierungslösungen für den Mittelstand.
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