Google DeepMind가 2026년 11월 10일 로봇 제어 모델 ‘Gemini Robotics 2.5’를 공개했습니다. 앱트로닉의 휴머노이드 로봇 Apollo 2는 메르세데스-벤츠의 헝가리 케치케메트와 독일 진델핑겐 공장에서 자동차 부품을 트레이에 정리하는 시험을 했고, Google은 성공률이 96%였다고 밝혔습니다.
이 작업은 자동차를 조립하는 일이 아닙니다. 큰 통에 담긴 금속 부품을 집어 차량별 조립 순서에 맞춰 트레이에 놓는 ‘키팅’입니다. Gemini Robotics ER이 작업 순서와 진행 상황을 관리하고, Robotics 2.5가 로봇의 손과 팔을 제어했습니다. 시험은 실제 생산라인에서 진행됐지만 개념 증명 단계이며, 남은 4%에는 부품을 놓치거나 잘못된 자리에 두는 경우가 포함됐습니다.
손동작과 작업 속도를 개선했다
Gemini Robotics 2.5는 카메라 영상과 지시를 바탕으로 로봇의 움직임을 만드는 비전·언어·행동 모델입니다. Google은 집게로 음식을 옮기거나 피펫으로 액체를 다루는 등 200개가 넘는 작업을 자체 평가했습니다. 이전 모델과 비교해 작업 종류에 따라 성공률은 30~100% 높아졌고, 속도는 20~30% 빨라졌다고 합니다.
도구함 뚜껑 닫기는 이전 모델의 성공률이 0%였지만 새 모델은 93%를 기록했습니다. 리본 매듭 풀기는 70%, 집게로 페이스트리를 포장하는 작업은 5%에서 100%로 올랐습니다. 모두 Google이 공개한 결과로, 독립 기관의 검증 결과는 아닙니다. 모델은 리본처럼 모양이 쉽게 바뀌는 물체를 다루는 작업도 겨냥합니다.
학습에는 시뮬레이션을, 안전성 평가에는 공개 기준을
로봇은 글이나 사진보다 실제 움직임에 관한 학습 자료를 모으기 어렵습니다. Google은 Gemini 4 Argon으로 실제 카메라 장면을 바탕으로 수천 가지 가상 훈련 상황을 만들고, 이를 실제 로봇 시연 자료와 함께 사용했다고 설명했습니다. Argon은 실패 영상을 분석해 원인을 추정하고 개선 방법을 시뮬레이션과 로봇에서 시험하는 데도 쓰였습니다.
Google은 장애물 근처에서 안전하게 작업을 마치는 비율이 33%, 사람 근처에서는 43% 개선됐다고 밝혔습니다. 공개 안전 평가 기준 ASIMOV-Jailbreak는 위험한 행동을 유도하는 요청을 로봇 AI가 거부하는지 시험합니다. 다만 수치 보도는 일치하지 않습니다. AI Times와 The Decoder는 Argon의 공격 저항률을 99.5%, 이전 모델을 82%로 전했지만, Ars Technica는 Argon을 포함한 경우 98.8%, Gemini Robotics ER 2만 쓴 경우 73.5%라고 보도했습니다. 각 수치의 차이를 설명할 세부 조건은 공개된 내용에 없습니다.
Ars Technica에 따르면 Robotics 2.5는 아직 일반에 제공되지 않았고 Google의 로봇 파트너들이 이용하고 있습니다. 또 현재 모델은 클라우드 서버에서 작동해 지연이 생길 수 있습니다. 정확도와 속도 개선이 확인됐더라도, 공장 작업자를 대체할 만큼 안정적인지 판단하기에는 더 많은 실제 작업과 검증이 필요합니다.
왜 중요한가
공장 운영자에게는 부품 분류처럼 반복되는 준비 작업에 휴머노이드 로봇을 투입할 가능성을 보여주는 시험입니다. 다만 96% 성공률은 개념 증명 결과이고 남은 오류와 클라우드 작동 지연도 있어, 실제로 작업자를 대체하거나 생산라인에서 안정적으로 계속 일할 수 있는지는 아직 확인되지 않았습니다.
