Gemini Robotics-ER 1.6 ：通过增强具身推理赋能现实世界机器人任务
Google DeepMind 正式推出 Gemini Robotics 系列模型，标志着这家科技巨头在具身智能领域迈出关键一步。该模型延续 Gemini 家族在多模态理解和推理方面的优势，旨在解决具身智能的两大瓶颈：复杂环境泛化能力和长周期任务连贯性。 Google 意在抢占行业标准制定者位置，其优势在于成熟的多模态研发体系、充足算力及 Android 生态的边缘部署经验。真正的悬念在于开发者社区能否基于此模型推出超越实验室 demo 的实用应用。
一文了解 Google Chrome 的 AI 驱动‘Skills’功能
Google Chrome 推出“Skills”功能，提供 50 余个 AI 指令模板，支持视频总结、食谱优化等场景，并通过快捷键实现可重复执行。该功能标志着浏览器从问答工具向“操作型代理”转型，降低用户操作成本，提升工作流效率。用户亦可基于 Gemini 创建自定义 Skills ，形成个性化 AI 工作流。
Google Chrome AI 技能上线，帮你保存常用工作流
Google 在 Chrome 中推出“Skills”功能，允许用户将常用 AI 提示词保存为可复用模板，通过斜杠或加号按钮在任意网页一键调用。该功能基于 Gemini 扩展，覆盖食谱查询、购物比价、长文档摘要等高频场景，并同步上线预设模板库。目前面向桌面端 Chrome 用户开放，需登录 Google 账号且语言设置为英语（美国）。
Gemini 机器人具身智能 1.6
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6 推理模型，专为机器人应用设计。该模型在空间逻辑、多视角理解和任务规划能力上实现突破，新增复杂工业仪表读数功能，得益于与 Boston Dynamics 的深度合作。安全性方面表现突出，成为 Google 最安全的机器人模型。此次发布表明大语言模型正加速向物理世界渗透， Google 以空间智能为切入点务实布局，而 Boston Dynamics 在真实环境部署方面的经验恰好弥补了互联网公司的短板。
谷歌在 NotebookLM 上测试 Canvas 与 Connectors 功能
Google 正在为 NotebookLM 测试 Canvas 可视化界面与 Connectors 数据接入功能。 Canvas 可将资料源转化为交互式时间线或轻量级应用， Connectors 预计接入 Google Workspace 实现跨服务数据联动。同时新增标签分类功能提升资料管理效率。此番迭代表明 NotebookLM 正从研究助手向结构化创作工作台转型， Google 意在打通知识生产链路，但其开放性与可控性的平衡仍是挑战。
汇聚各方力量，共赴 AI 经济论坛
Google 在华盛顿举办首届 AI 经济论坛，宣布扩大 AI 经济研究投入并提供大规模技能培训。论坛汇聚经济学家与产业领袖，探讨 AI 对就业的影响，资助独立研究并为全球 1 亿人提供数字技能培训，覆盖医疗、制造等传统行业。此举体现 Google 从技术布道者向“生态共建者”的转变，推动 AI 落地从消费端向产业纵深渗透。
Google 开发自研桌面智能体与 Cowork 竞争
Google 正在推动 Gemini 向智能体驱动的生产力平台转型。 Gemini Enterprise 新增的 Agent 标签页提供任务执行工作台功能，界面设计与 Claude Cowork 高度相似，设有“Require human review”开关暗示支持人工审批机制。此举表明 Google 正在为与 OpenAI 、 Anthropic 在桌面智能体领域的竞争做准备， Gemini 正从对话式 AI 工具向“数字同事”角色进化。
从备考到毕业， AI 智能体全程支持学习者
Google 在 ASU-GSV 峰会上宣布教育 AI 工具重大升级：为 600 万教师提供免费 AI 素养培训。 NotebookLM 使用限额全面翻倍， Gemini 新增 NEET 备考入口并整合 Moodle 学习管理系统，同步推出 Google Photos 毕业数据迁移功能。此轮更新显示 AI 正从“可选配件”向“基础设施”加速渗透，如何在工具扩展中保持批判性思维警觉将成为教育 AI 落地的关键。
四万制造业工人将接受 AI 新培训
Google.org 宣布向制造研究所投资 1000 万美元，培养美国制造业从业者 AI 技能，计划覆盖 40000 名工人，在全美 15 个地区扩展学徒培训项目。资金将用于开发两门面向车间工人的 AI 课程，并提供免费 AI 专业证书。此举是 Google“AI 机遇基金”框架的一部分，折射出 AI 培训正从科技行业向制造业纵深渗透，与供应链安全深度绑定的战略意图。