机器人智能的“新纪元”
想象一下，一个机器人无需时刻依赖网络，就能在复杂的环境中灵活应对新任务，甚至能像人类一样理解并执行自然语言指令。这听起来像是科幻电影中的场景，但随着谷歌DeepMind推出首个能在机器人上本地运行的具身Gemini模型——Gemini Robotics On-Device，这一愿景正逐步成为现实。这不仅仅是一个技术上的飞跃，更预示着机器人将从“联网工具”向“独立思考者”的转变，为具身智能的未来描绘出激动人心的蓝图。
长久以来，机器人的智能发展一直受限于计算资源和网络连接。许多先进的AI模型需要强大的云端算力支持，这意味着机器人必须依赖稳定的互联网连接才能发挥其最大潜能。然而，在实际应用中，尤其是在工业、救援、探索等复杂场景下，网络连接往往不稳定甚至缺失，这极大地限制了机器人的自主性和适应性。Gemini Robotics On-Device的出现，正是为了打破这一瓶颈，让AI模型真正“下沉”到机器人本体，赋予它们本地运行、低延迟推理的能力，从而在没有网络连接的情况下也能保持卓越性能。
本文将深入探讨Gemini Robotics On-Device模型的革命性意义，解析其在视觉-语言-动作（VLA）集成、任务泛化、本地运行优势以及未来应用前景等方面的突破。我们将一同见证，AI如何驱动机器人走向更智能、更自主的未来，以及这对于整个智能自动化领域所带来的深远影响。
本地化AI的强大心脏：Gemini Robotics On-Device的诞生
Gemini Robotics On-Device，顾名思义，是Gemini Robotics系列中的一员，其最大的亮点在于可以直接部署在机器人本体上，实现“本地运行”。这意味着机器人不再需要持续依赖云端服务器进行复杂的AI推理，从而大幅降低了延迟，提高了响应速度，并在网络中断或无网络环境下也能保持高效作业。这一突破对于那些对延迟敏感的应用场景，如精密操作、紧急救援等，具有里程碑式的意义。
该模型的根基是Gemini 2.0，一个具备强大多模态推理能力的基础模型。DeepMind在此基础上进行了深度优化，使其能够在有限的机器人计算资源下高效运行，同时保留了Gemini家族卓越的通用灵活性和任务泛化能力。
核心优势一：无需网络，稳健运行 在许多工业现场、灾难区域或偏远地区，网络连接往往不稳定。传统的云端AI机器人在此类环境下将面临巨大的挑战，甚至无法正常工作。Gemini Robotics On-Device则完全规避了这一问题，由于其能够在本地运行，机器人可以在完全离线的情况下执行复杂任务，极大地增强了其在各种严苛环境下的稳健性和可靠性。这对于需要在野外、深海、太空等特殊环境下作业的机器人而言，无疑是至关重要的。
核心优势二：低延迟推理，精准操作 本地运行带来的另一个显著优势是“低延迟推理”。数据无需在机器人和云端之间往返传输，极大地缩短了决策时间。对于需要进行高精度、实时交互的灵巧操作任务，例如精细抓取、装配、物品操作等，低延迟意味着机器人能够更快地感知环境变化并做出响应，从而实现更流畅、更精准的操作。这使得机器人能够更好地适应动态环境，并执行更为复杂的技能。
核心优势三：强大的通用性和泛化能力 Gemini Robotics On-Device继承了Gemini Robotics系列强大的通用性和任务泛化能力。这意味着机器人不仅能够完成预设任务，还能快速适应全新的任务和环境。DeepMind进行的实验表明，该模型在广泛的测试场景中表现出色，能够理解并遵循自然语言指令，完成诸如拉开袋子拉链、折叠衣服等高度灵巧的任务。这种泛化能力对于提升机器人的实用性至关重要，因为它大大减少了为每项新任务进行重新编程或大量数据训练的需求。
开发者福音：Gemini Robotics SDK的赋能
为了进一步推动具身智能的发展，谷歌还将发布Gemini Robotics SDK（软件开发工具包）。这款SDK的推出，无疑为机器人开发者们打开了一扇通往更智能机器人世界的大门。
便捷评估与快速适应 Gemini Robotics SDK允许开发者轻松评估Gemini Robotics On-Device模型在其特定任务和环境中的表现。这意味着开发者可以快速验证模型在实际应用中的效果，并根据需求进行调整。更令人兴奋的是，开发者可以使用该SDK在DeepMind的MuJoCo物理模拟器中测试模型，并快速将其适应到新领域。这种“快速适应”能力尤其引人注目——只需50到100个演示，模型就能学会新任务，这极大地降低了开发成本和时间，加速了机器人的部署和应用。
模拟器与真实世界的桥梁 MuJoCo物理模拟器在机器人研究领域享有盛誉，它提供了一个高保真度的物理仿真环境。通过在MuJoCo中进行模型测试和适应，开发者可以在虚拟环境中高效地迭代和优化，避免在真实机器人上进行大量耗时且高风险的实验。而Gemini Robotics SDK的集成，使得从模拟器到真实世界的部署变得更加顺畅，真正实现了理论与实践的有效结合。值得一提的是，加州大学伯克利分校、谷歌DeepMind、多伦多大学、剑桥大学联合推出的MuJoCo Playground刚刚获得了RSS 2025杰出演示论文奖，这进一步印证了MuJoCo在机器人研究中的重要地位。
从实验室到现实：模型的泛化与适应性
Gemini Robotics On-Device不仅在本地运行方面表现出色，其在任务泛化和跨具身适应性方面也展现出令人惊叹的能力。
任务泛化：举一反三的智慧 该模型是DeepMind推出的首个可供微调的VLA模型。虽然许多任务可以“开箱即用”，但开发者也可以选择通过微调来获得更佳的性能。微调的门槛非常低，只需少量演示（50到100个）即可让模型快速适应新任务。这表明模型能够将其已有的基础知识泛化到全新的任务中。DeepMind在多项不同难度的灵巧操作任务上测试了该模型，包括拉开午餐盒拉链、画卡片和倒沙拉酱等，实验结果充分证明了其卓越的任务适应性能。这种“举一反三”的能力，让机器人能够更灵活地应对生产线上的调整、家庭环境中的新物品，甚至复杂的服务场景。
跨具身泛化：机器人形态的自由适配 更令人振奋的是，Gemini Robotics On-Device展现出了惊人的“跨具身泛化”能力。这意味着该模型不仅限于其训练时使用的特定机器人平台。尽管模型最初在ALOHA机器人上进行训练，但实验表明，它能够被进一步调整，以适应双臂Franka FR3机器人和Apptronik的Apollo人形机器人。
- 双臂Franka机器人：在双臂Franka机器人上，该模型可以执行通用指令，包括处理之前未见过的物体和场景，完成诸如折叠连衣裙之类的灵巧任务，甚至执行需要精准度和灵活性的工业皮带装配任务。这表明模型能够理解不同机器人平台的物理特性，并将其习得的技能迁移到新的硬件上。
- Apollo人形机器人：对于完全不同形态的Apollo人形机器人，该模型同样能够相当好地适应。同一个通用模型可以遵循自然语言指令，并以通用方式操控不同的物体，包括之前未见过的物体。这无疑是具身智能领域的一大突破，意味着未来我们可能只需要一个通用AI模型，就能驱动不同形态的机器人完成各种任务，极大地简化了机器人开发的复杂性。
DeepMind表示，Gemini Robotics On-Device标志着在使强大的机器人模型更易于获得和适应方面迈出了一步。这无疑将加速具身智能的普及，让更多企业和研究机构能够利用先进的AI技术来开发和部署机器人解决方案。
展望未来：具身智能的无限可能
Gemini Robotics On-Device的发布，无疑是具身智能发展道路上一个重要的里程碑。它不仅解决了机器人本地运行的挑战，更展示了AI模型在任务泛化和跨具身适应性方面的巨大潜力。我们离真正的具身智能时代又更近了一步。
赋能更广泛的机器人应用 未来，我们可能会看到搭载Gemini Robotics On-Device的机器人在更多领域大显身手。在工业制造领域，它们可以更灵活地适应生产线的变化，执行复杂的装配和质检任务；在物流仓储领域，它们能够更高效地进行物品分拣和搬运，即使在网络不稳定的环境中也能保持作业效率；在服务机器人领域，它们将能更好地理解用户意图，提供更加个性化和智能的服务，例如在家中协助老年人、在医院进行护理工作等。甚至在灾难救援、危险环境探测等特殊领域，无需网络连接的本地运行能力将使机器人成为不可或缺的助手。
推动机器人自主学习与进化 随着模型的不断优化和开发者社区的壮大，Gemini Robotics On-Device将进一步推动机器人的自主学习和进化。通过少量演示即可快速适应新任务的能力，意味着机器人将不再需要大量的预编程，而是能够通过与环境的交互和人类的指导，不断学习新的技能和知识。这种持续学习的能力，将使得机器人变得越来越智能，越来越能够独立解决问题。
AI与机器人融合的深度探索 Gemini Robotics On-Device的成功，也预示着AI与机器人融合的未来将更加深入。视觉-语言-动作（VLA）模型的集成，使得机器人能够像人类一样，通过感知、理解和行动来与世界互动。这种多模态的智能，将让机器人能够更好地理解复杂的指令，应对不确定的环境，并执行更加精细和智能的任务。
当然，具身智能的发展仍然面临挑战，例如如何进一步提升模型的通用性、如何确保机器人的安全性和可靠性、如何降低部署成本等。但Gemini Robotics On-Device的出现，无疑为解决这些挑战提供了新的思路和工具，为具身智能的未来描绘了一幅令人振奋的画卷。
智能未来，触手可及
Gemini Robotics On-Device的问世，不仅仅是谷歌DeepMind在AI领域的一次创新，更是机器人技术发展历程中的一个重要节点。它使得强大的AI能力不再仅仅停留在云端，而是真正“落地”到每一个机器人个体，赋予它们更强的本地智能、更快的响应速度和更高的自主性。
我们正处在一个由AI驱动的智能时代，机器人作为AI技术的重要载体，其能力的每一次提升都将深刻影响我们的生产生活。Gemini Robotics On-Device的突破，让我们看到了一个更智能、更高效、更自主的机器人未来，一个具身智能触手可及的未来。随着技术的不断进步，我们有理由相信，机器人将不再是简单的工具，而是能够真正融入我们生活、与我们协作的智能伙伴。
