Google DeepMind Sets Sights on Robotics Platform Dominance, Enlists Former Boston Dynamics CTO
Google DeepMind is intensifying its efforts in the robotics sector by appointing Marc Raibert, the co-founder and former Chief Technology Officer of Boston Dynamics, to advise the company on its ambitious humanoid robotics initiatives. Raibert, a pivotal figure in the advancement of dynamic legged robots, is tasked with helping DeepMind realize its vision of creating a foundational operating system and hardware reference design—dubbed the “Android of robotics.”
This strategic recruitment underscores Google DeepMind’s commitment to moving beyond laboratory demonstrations and establishing a vertically integrated robotics ecosystem, similar to how Android revolutionized the mobile market. The goal is to standardize the burgeoning field of humanoid robots, reducing fragmentation and accelerating widespread adoption.
The initiative is reportedly operating under high-level executive direction, with several key figures from DeepMind heavily involved. Leading the effort are Vincent Vanhoucke, an influential director of robotics at DeepMind, and Sumeet Singh, a respected senior director. Furthermore, the push for an open, standardized framework is being actively supported by two of Google DeepMind’s most prominent leaders: Demis Hassabis, the CEO, and Eli Collins, Vice President of Product. The high-profile involvement of Hassabis and Collins highlights the strategic importance of this project within the broader Google corporate structure.
DeepMind’s strategy involves dual development tracks: building both the physical hardware reference design and the core software platform. The company is actively developing robots of its own, leveraging its highly sophisticated AI models, such as Gemini, to manage complex motor control and decision-making processes. Integrating these advanced large language models (LLMs) and foundation models into physical systems is critical to DeepMind’s approach. These AI models enable robots to interpret human instructions, learn from environmental feedback, and perform tasks with greater fluency and generality than previous generations of robotic systems.
By developing a reference hardware design, DeepMind aims to provide a reliable blueprint for manufacturers, thereby lowering the barrier to entry for companies wanting to produce functional, intelligent robots. This standardization is crucial for creating an “app store” for robotics—a robust ecosystem where third-party developers can confidently create software and applications knowing they will function reliably across compliant hardware.
The appointment of Raibert brings unparalleled expertise in dynamic locomotion and robot engineering to the DeepMind team. Raibert’s experience at Boston Dynamics was instrumental in creating some of the world’s most advanced agile robots, including BigDog, Spot, and Atlas. His guidance is expected to be vital in solving the significant engineering challenges associated with building commercially viable, highly mobile, and robust humanoid robots.
The vision of an “Android for robots” is predicated on the idea that fragmentation stifles innovation. In the current robotics landscape, proprietary hardware and software stacks limit scalability and developer freedom. DeepMind seeks to overcome this by creating a unified, open software platform that everyone can build upon, much like Google did with the Linux-based Android operating system. This could catalyze a massive wave of innovation, making complex, general-purpose robots available to commercial, industrial, and potentially consumer markets.
This endeavor is not just about producing a single robot model; it is about defining the future architecture of autonomous physical systems. Google DeepMind is positioning itself not merely as a creator of cutting-edge AI, but as the foundational architect of the next generation of embodied intelligence. With the combined forces of its powerful AI research and Raibert’s deep engineering acumen, DeepMind is signaling a serious and systematic assault on the physical robotics market.
Google DeepMind มุ่งสร้างแพลตฟอร์มหุ่นยนต์แห่งความเป็นเลิศ ดึงอดีต CTO Boston Dynamics ร่วมทีม
Google DeepMind กำลังทุ่มเทความพยายามอย่างหนักในภาคอุตสาหกรรมหุ่นยนต์ โดยการแต่งตั้ง Marc Raibert ผู้ร่วมก่อตั้งและอดีตประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยี (CTO) ของ Boston Dynamics ให้เป็นที่ปรึกษาในโครงการหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์อันทะเยอทะยานของบริษัท Raibert ซึ่งเป็นบุคคลสำคัญในการพัฒนาหุ่นยนต์ขาเดินแบบไดนามิก ได้รับมอบหมายให้ช่วย DeepMind บรรลุวิสัยทัศน์ในการสร้างระบบปฏิบัติการพื้นฐานและการออกแบบอ้างอิงฮาร์ดแวร์ – ซึ่งถูกขนานนามให้เป็น “แอนดรอยด์แห่งวงการหุ่นยนต์”
การสรรหาบุคลากรเชิงกลยุทธ์นี้เน้นย้ำถึงความมุ่งมั่นของ Google DeepMind ที่จะก้าวข้ามการสาธิตในห้องปฏิบัติการ และสร้างระบบนิเวศหุ่นยนต์แบบบูรณาการในแนวดิ่ง (vertically integrated robotics ecosystem) ซึ่งคล้ายคลึงกับที่ Android ได้ปฏิวัติวงการโทรศัพท์มือถือ เป้าหมายคือการสร้างมาตรฐานให้กับตลาดหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ที่กำลังเติบโต เพื่อลดความแตกแยกของระบบ (fragmentation) และเร่งการยอมรับในวงกว้าง
รายงานระบุว่าโครงการนี้ดำเนินการภายใต้การกำกับดูแลของผู้บริหารระดับสูง โดยมีบุคคลสำคัญหลายคนจาก DeepMind เข้ามามีส่วนร่วมอย่างแข็งขัน ผู้นำความพยายามนี้คือ Vincent Vanhoucke ผู้อำนวยการด้านหุ่นยนต์ที่มีอิทธิพลของ DeepMind และ Sumeet Singh ผู้อำนวยการอาวุโสที่ได้รับการยอมรับ นอกจากนี้ การผลักดันกรอบการทำงานที่เป็นมาตรฐานและเปิดกว้างยังได้รับการสนับสนุนอย่างแข็งขันจากผู้นำที่โดดเด่นที่สุดสองคนของ Google DeepMind ได้แก่ Demis Hassabis, ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร (CEO), และ Eli Collins, รองประธานฝ่ายผลิตภัณฑ์ การมีส่วนร่วมระดับสูงของ Hassabis และ Collins เน้นย้ำถึงความสำคัญเชิงกลยุทธ์ของโครงการนี้ภายในโครงสร้างองค์กรที่กว้างขึ้นของ Google
กลยุทธ์ของ DeepMind เกี่ยวข้องกับการพัฒนาร่วมกันสองแนวทาง: การสร้างทั้งการออกแบบอ้างอิงของฮาร์ดแวร์ทางกายภาพและแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์หลัก บริษัทกำลังพัฒนาหุ่นยนต์ของตนเองอย่างจริงจัง โดยใช้ประโยชน์จากโมเดล AI ที่มีความซับซ้อนสูง เช่น Gemini เพื่อจัดการกระบวนการควบคุมมอเตอร์ที่ซับซ้อนและการตัดสินใจ การผสานรวมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) และโมเดลพื้นฐานขั้นสูงเหล่านี้เข้ากับระบบทางกายภาพเป็นสิ่งสำคัญสำหรับแนวทางของ DeepMind โมเดล AI เหล่านี้ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถตีความคำสั่งของมนุษย์ เรียนรู้จากผลตอบรับของสิ่งแวดล้อม และปฏิบัติงานด้วยความคล่องแคล่วและเป็นสากลมากกว่าระบบหุ่นยนต์รุ่นก่อนหน้า
ด้วยการพัฒนาการออกแบบอ้างอิงฮาร์ดแวร์ DeepMind มีเป้าหมายที่จะมอบพิมพ์เขียวที่เชื่อถือได้สำหรับผู้ผลิต ซึ่งจะช่วยลดอุปสรรคในการเข้าสู่ตลาดสำหรับบริษัทที่ต้องการผลิตหุ่นยนต์อัจฉริยะที่ใช้งานได้จริง การสร้างมาตรฐานนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการสร้าง “App Store” สำหรับหุ่นยนต์ – ซึ่งเป็นระบบนิเวศที่แข็งแกร่งซึ่งนักพัฒนาภายนอกสามารถสร้างซอฟต์แวร์และแอปพลิเคชันได้อย่างมั่นใจ โดยรู้ว่าสิ่งเหล่านี้จะทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือบนฮาร์ดแวร์ที่เป็นไปตามข้อกำหนดมาตรฐาน
การแต่งตั้ง Raibert นำความเชี่ยวชาญที่ไม่มีใครเทียบได้ในด้านการเคลื่อนไหวแบบไดนามิกและวิศวกรรมหุ่นยนต์มาสู่ทีม DeepMind ประสบการณ์ของ Raibert ที่ Boston Dynamics มีบทบาทสำคัญในการสร้างหุ่นยนต์ที่ว่องไวและล้ำหน้าที่สุดในโลกบางส่วน รวมถึง BigDog, Spot และ Atlas การให้คำปรึกษาของเขาคาดว่าจะเป็นสิ่งสำคัญในการแก้ไขปัญหาทางวิศวกรรมที่สำคัญที่เกี่ยวข้องกับการสร้างหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ที่มีความคล่องตัวสูง แข็งแกร่ง และสามารถแข่งขันในเชิงพาณิชย์ได้
วิสัยทัศน์ของ “Android สำหรับหุ่นยนต์” ตั้งอยู่บนแนวคิดที่ว่าความแตกแยกของระบบนั้นขัดขวางนวัตกรรม ในสภาพแวดล้อมหุ่นยนต์ปัจจุบัน สแต็กฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่เป็นกรรมสิทธิ์จำกัดความสามารถในการปรับขนาดและความอิสระของนักพัฒนา DeepMind พยายามที่จะเอาชนะสิ่งนี้ด้วยการสร้างแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์แบบเปิดที่เป็นหนึ่งเดียวที่ทุกคนสามารถนำไปต่อยอดได้ คล้ายกับที่ Google ทำกับระบบปฏิบัติการ Android ที่ใช้ Linux สิ่งนี้สามารถกระตุ้นคลื่นนวัตกรรมครั้งใหญ่ ทำให้หุ่นยนต์เอนกประสงค์ที่ซับซ้อนสามารถเข้าถึงตลาดเชิงพาณิชย์ อุตสาหกรรม และอาจรวมถึงผู้บริโภค
ความพยายามนี้ไม่ได้เป็นเพียงการผลิตหุ่นยนต์รุ่นเดียวเท่านั้น แต่เป็นการกำหนดสถาปัตยกรรมในอนาคตของระบบทางกายภาพที่เป็นอิสระ Google DeepMind กำลังวางตำแหน่งตัวเองไม่เพียงแค่เป็นผู้สร้าง AI ที่ล้ำสมัยเท่านั้น แต่ยังเป็นสถาปนิกพื้นฐานของระบบปัญญาที่ปรากฏอยู่ในร่างจริง (embodied intelligence) รุ่นต่อไป ด้วยการรวมพลังของการวิจัย AI ที่ทรงพลังและความเฉียบแหลมทางวิศวกรรมที่ลึกซึ้งของ Raibert, DeepMind กำลังแสดงให้เห็นถึงการรุกเข้าสู่ตลาดหุ่นยนต์ทางกายภาพอย่างจริงจังและเป็นระบบ
This Article is sponsored by Gnoppix AI (https://www.gnoppix.org)