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，这一创新成果标志着机器人技术发展的新里程碑。该模型能够在机器人本地运行，无需依赖云端计算，为机器人应用带来了前所未有的灵活性和可靠性。本文将深入探讨Gemini Robotics On-Device的技术原理、主要功能、应用场景以及未来发展趋势。
Gemini Robotics On-Device：本地具身智能的突破
Gemini Robotics On-Device是谷歌DeepMind推出的首个可以在机器人本地运行的视觉-语言-动作（VLA）模型。这一模型具备强大的离线操作能力，能够根据自然语言指令完成各种精细任务，例如拉开袋子、叠衣服等。与传统的机器人控制系统相比，Gemini Robotics On-Device无需依赖云端计算，所有的计算和决策都在机器人本地完成，从而大大降低了响应延迟，提高了系统的可靠性。
该模型支持多种机器人本体部署，这意味着它可以应用于各种不同类型的机器人，从人形机器人到工业机械臂，都能够受益于其强大的功能。Gemini Robotics On-Device还具备快速适应新任务的能力，只需要50到100个演示样本，就可以学会新的动作，展现出强大的泛化性能。为了方便开发者评估和部署模型，谷歌还推出了Gemini Robotics SDK，从而降低了开发成本和风险。
Gemini Robotics On-Device的主要功能
Gemini Robotics On-Device之所以备受关注，在于其所具备的多项强大功能。这些功能不仅解决了传统机器人应用中的一些痛点，还为未来的机器人应用开辟了新的可能性。
本地离线运行：Gemini Robotics On-Device最大的特点之一就是其本地离线运行能力。传统的机器人控制系统通常需要依赖云端计算，这意味着机器人必须始终保持与网络的连接，才能正常工作。然而，在许多实际应用场景中，网络连接可能不稳定，或者根本无法连接。Gemini Robotics On-Device通过在机器人本地运行，解决了这一问题。即使在没有网络连接或网络信号弱的环境中，机器人也能够稳定地执行任务。
遵循自然语言指令：Gemini Robotics On-Device能够理解人类的自然语言指令。这意味着人们可以直接用口语化的方式与机器人进行交互，而无需编写复杂的代码。模型能够处理复杂的多步骤指令，例如“先打开抽屉，然后取出里面的工具，再用工具拧紧螺丝”。这使得机器人能够真正按照人类的意图进行操作，从而提高了人机协作的效率。
完成精细操作任务：Gemini Robotics On-Device支持从人形机器人到工业双臂机器人的多种机器人本体，能够完成各种需要精细操作的任务。这些任务包括拉开袋子、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。这些任务通常需要机器人具备高度的灵活性和精确性，而Gemini Robotics On-Device通过其强大的视觉和动作控制能力，能够胜任这些任务。
快速适应新任务：Gemini Robotics On-Device具备快速适应新任务的能力。谷歌首次开放了VLA模型的微调功能，开发者只需要50到100个演示样本，就可以让模型适应全新的任务。这意味着机器人可以快速学习新的技能，而无需进行大量的编程和调试。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，这大大降低了机器人应用的开发成本和周期。
跨平台部署：Gemini Robotics On-Device能够迁移到完全不同的机器人平台上。例如，它可以应用于双臂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Gemini Robotics On-Device强大的泛化能力，使得开发者可以在不同的机器人平台上复用相同的模型和代码，从而提高了开发效率。
Gemini Robotics On-Device的技术原理
Gemini Robotics On-Device之所以能够实现上述功能，离不开其背后所采用的一系列先进技术。这些技术包括多模态推理能力、优化的模型架构、微调功能和安全机制。
多模态推理能力：Gemini Robotics On-Device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。这意味着机器人可以同时“看到”、“听到”和“感觉到”周围的环境，并根据这些信息做出相应的决策。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。
优化的模型架构：为了实现本地运行，Gemini Robotics On-Device经过了优化，从而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。这意味着机器人可以快速响应外部环境的变化，并及时调整自己的动作，从而保证任务的顺利完成。
微调功能：作为谷歌首个可供微调的VLA模型，Gemini Robotics On-Device允许开发者基于少量的演示样本对模型进行微调，从而让模型适应新的任务和环境。微调功能让模型能够快速学习新技能，提高机器人的适应性和灵活性。这意味着开发者可以根据实际应用的需求，对模型进行定制化的调整，从而使其更好地适应特定的任务。
安全机制：Gemini Robotics On-Device采用了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。同时，模型还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。
Gemini Robotics On-Device的应用场景
Gemini Robotics On-Device的应用前景非常广阔，可以应用于各种不同的场景，从而提高生产效率、改善生活质量。
工业制造：在工业生产线上，Gemini Robotics On-Device可以执行复杂的装配任务，例如汽车零部件组装、电子设备精细安装等，从而提高生产效率和质量。机器人可以根据生产计划，自动调整自己的动作，从而适应不同的生产需求。
物流仓储：在物流仓储领域，Gemini Robotics On-Device可以协助搬运货物、管理库存，识别货物信息按指令进行分类、堆叠，从而优化物流流程，减少人工错误。机器人可以根据仓库的布局和货物的种类，自动规划最优的搬运路径，从而提高物流效率。
医疗护理：在医疗护理领域，Gemini Robotics On-Device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。机器人可以根据医生的指令，精确地传递手术器械，从而提高手术的效率和安全性。
家庭服务：在家庭环境中，Gemini Robotics On-Device可以帮助完成家务劳动，如打扫卫生、整理物品、照顾老人和儿童等，提升生活便利性和舒适度。机器人可以根据家庭成员的需求，自动执行各种家务任务，从而减轻家庭成员的负担。
零售服务：在商场、超市等场所，Gemini Robotics On-Device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。机器人可以根据顾客的需求，提供个性化的购物建议，从而提高顾客的满意度。
Gemini Robotics On-Device的未来展望
随着人工智能技术的不断发展，Gemini Robotics On-Device将在未来发挥越来越重要的作用。我们可以预见，未来的Gemini Robotics On-Device将具备更加强大的功能，例如：
- 更强的自主学习能力：未来的Gemini Robotics On-Device将能够通过自主学习，不断提高自己的技能和知识。机器人可以通过分析大量的 реальных数据，自动发现新的规律和模式，从而更好地适应新的任务和环境。
- 更自然的人机交互方式：未来的Gemini Robotics On-Device将能够通过更自然的人机交互方式，与人类进行交流。例如，机器人可以通过语音、手势、表情等方式与人类进行沟通，从而提高人机协作的效率。
- 更广泛的应用场景：未来的Gemini Robotics On-Device将被应用于更广泛的场景，例如太空探索、深海探测等。机器人可以在这些恶劣的环境中，代替人类完成各种危险的任务。
总之，Gemini Robotics On-Device的推出是机器人技术发展的重要里程碑。它不仅解决了传统机器人应用中的一些痛点，还为未来的机器人应用开辟了新的可能性。随着技术的不断发展，我们有理由相信，Gemini Robotics On-Device将在未来发挥越来越重要的作用，为人类带来更加美好的生活。
