在人工智能领域，具身智能正逐渐成为研究和应用的热点。近日，谷歌DeepMind推出了其首个本地具身智能模型——Gemini Robotics On-Device，标志着具身智能技术迈出了重要一步。这一模型能够在机器人本地运行，无需依赖云端计算，从而大大降低了延迟，提高了响应速度，为机器人应用带来了全新的可能性。
Gemini Robotics On-Device的核心功能
Gemini Robotics On-Device模型具备多项核心功能，使其在机器人应用中表现出色：
本地离线运行：传统的机器人通常需要连接到云端服务器才能进行计算和决策。这种方式存在网络延迟和连接不稳定等问题，尤其是在网络环境较差的地区或场景下，机器人的性能会受到很大影响。Gemini Robotics On-Device模型能够在机器人本地运行，无需依赖云端计算，从而解决了这些问题。即使在没有网络连接或网络信号弱的环境中，机器人也能稳定地执行任务。
本地运行的优势不仅在于降低延迟，还在于保护用户隐私。由于数据无需上传到云端，用户可以更好地控制自己的数据，避免数据泄露的风险。
遵循自然语言指令：自然语言是人类最常用的交流方式。Gemini Robotics On-Device模型能够理解人类的自然语言指令，这意味着用户可以直接用口头或书面方式告诉机器人需要做什么，而无需编写复杂的代码或进行繁琐的设置。模型能够处理复杂的多步骤指令，并将其转化为具体的行动，从而使机器人真正按照人类的意图进行操作。
例如，用户可以说“请把桌子上的书放到书架上”，机器人就能理解这个指令，并完成相应的任务。这种自然语言交互方式大大降低了机器人的使用门槛，使更多的人能够轻松地使用机器人。
完成精细操作任务：机器人不仅需要理解指令，还需要具备执行任务的能力。Gemini Robotics On-Device模型支持多种机器人本体，包括人形机器人和工业双臂机器人等。模型能够完成各种需要精细操作的任务，例如拉开袋子、叠衣服、给午餐盒拉拉链、抽卡片、倒沙拉酱、工业级的皮带装配等。这些任务需要机器人具备精确的动作控制和感知能力。
完成精细操作任务是具身智能的核心挑战之一。Gemini Robotics On-Device模型在这方面取得了显著进展，为机器人应用于更广泛的领域奠定了基础。
快速适应新任务：机器人需要不断学习新的技能才能适应不断变化的环境和任务。Gemini Robotics On-Device模型具备快速适应新任务的能力。谷歌首次开放VLA模型的微调功能，开发者只需要50到100个演示样本，就能让模型适应全新的任务。即使是最复杂的任务，用不到100个样本就能达到相当高的成功率。这种快速学习能力大大提高了机器人的适应性和灵活性。
传统的机器人学习方法通常需要大量的训练数据和复杂的算法。Gemini Robotics On-Device模型的微调功能大大降低了学习成本，使机器人能够更快地适应新的任务。
跨平台部署：不同的机器人平台具有不同的硬件和软件架构。Gemini Robotics On-Device模型能够迁移到完全不同的机器人平台上，例如双臂Franka FR3机器人和Apptronik公司的Apollo人形机器人。这种跨平台部署能力展现了模型强大的泛化能力，使其能够应用于各种不同的机器人场景。
跨平台部署是机器人应用的重要需求。Gemini Robotics On-Device模型的跨平台能力降低了开发和部署成本，促进了机器人技术的普及。
Gemini Robotics On-Device的技术原理
Gemini Robotics On-Device模型的成功离不开其先进的技术原理：
多模态推理能力：人类通过多种感官获取信息，并进行综合分析和推理。Gemini Robotics On-Device模型基于Gemini 2.0的多模态推理能力，能够同时处理视觉、语言和动作等多种模态的信息。模型基于视觉输入感知环境，理解语言指令确定任务目标，生成相应的动作完成任务。这种多模态推理能力使机器人能够更好地理解和适应复杂环境。
多模态推理是人工智能领域的重要研究方向。Gemini Robotics On-Device模型在这方面取得了重要进展，为实现更智能的机器人奠定了基础。
优化的模型架构：本地运行对模型的计算资源提出了更高的要求。为了实现本地运行，Gemini Robotics On-Device模型经过优化，减少了计算资源需求，同时保持了强大的性能。模型能够在机器人设备上实现低延迟推理，确保任务的实时执行。
模型优化是实现本地运行的关键。Gemini Robotics On-Device模型的优化经验为其他本地人工智能模型的开发提供了借鉴。
微调功能：微调是一种有效的模型 adaptation 技术。作为谷歌首个可供微调的VLA模型，开发者可以基于少量的演示样本对模型进行微调，让模型适应新的任务和环境。微调功能让模型快速学习新技能，提高机器人的适应性和灵活性。
微调功能是Gemini Robotics On-Device模型的重要特色。它降低了学习成本，提高了机器人的实用性。
安全机制：安全是机器人应用的首要考虑因素。Gemini Robotics On-Device模型基于语义安全和物理安全并重的整体安全方案。模型基于Live API捕获语义和内容安全问题，防止机器人执行可能带来危险或不适当的行为。模型与底层安全关键控制器接口，确保机器人的动作符合物理安全要求，保障机器人在执行任务时的安全性。
安全机制是机器人应用的重要保障。Gemini Robotics On-Device模型的安全设计为其他机器人应用提供了参考。
Gemini Robotics On-Device的应用场景
Gemini Robotics On-Device模型具有广泛的应用前景：
工业制造：在工业生产线上，机器人可以执行复杂装配任务，例如汽车零部件组装、电子设备精细安装等。Gemini Robotics On-Device模型可以提高生产效率和质量，降低生产成本。
工业制造是机器人应用的重要领域。Gemini Robotics On-Device模型的应用将推动工业制造的智能化转型。
物流仓储：在物流仓储领域，机器人可以协助搬运货物、管理库存，识别货物信息并按指令进行分类、堆叠。Gemini Robotics On-Device模型可以优化物流流程，减少人工错误，提高物流效率。
物流仓储是机器人应用的另一个重要领域。Gemini Robotics On-Device模型的应用将提高物流仓储的自动化水平。
医疗护理：在医疗护理领域，机器人可以辅助医护人员进行手术器械传递、康复训练指导等工作，为患者提供精准护理，减轻医护人员工作负担。Gemini Robotics On-Device模型的应用将提高医疗护理的质量和效率。
医疗护理是机器人应用的新兴领域。Gemini Robotics On-Device模型的应用将为医疗护理带来新的可能性。
家庭服务：在家庭环境中，机器人可以帮助完成家务劳动，例如打扫卫生、整理物品、照顾老人和儿童等。Gemini Robotics On-Device模型可以提升生活便利性和舒适度，提高人们的生活质量。
家庭服务是机器人应用的潜在市场。Gemini Robotics On-Device模型的应用将推动家庭服务机器人的发展。
零售服务：在商场、超市等场所，机器人可以为顾客提供商品信息查询、购物引导、货物搬运等服务，提升购物体验。Gemini Robotics On-Device模型的应用将提高零售服务的智能化水平。
零售服务是机器人应用的重要场景。Gemini Robotics On-Device模型的应用将为零售服务带来新的变革。
Gemini Robotics On-Device模型的推出是具身智能领域的重要里程碑。它不仅展示了谷歌在人工智能领域的强大实力，也为机器人应用带来了新的希望。随着技术的不断发展，我们有理由相信，具身智能将在未来发挥越来越重要的作用，为人类社会带来更多的便利和福祉。
