在人工智能（AI）飞速发展的浪潮中，机器人技术正经历着前所未有的变革。谷歌的DeepMind团队近日发布了一项引人瞩目的成果——一种全新的设备端视觉语言行为（VLA）模型，该模型赋予机器人更强的自主性，使其能够在没有云连接的情况下独立运行。这一突破预示着机器人技术发展的新方向，为各行各业的应用带来了更多可能性。
从云端到本地：自主性的飞跃
长期以来，机器人技术的发展受到计算资源的限制。传统的机器人通常依赖于云端服务器进行复杂的计算和决策，这不仅增加了延迟，还在一定程度上限制了机器人的应用场景。例如，在网络连接不稳定的环境中，机器人的性能会大打折扣。谷歌DeepMind此次发布的设备端VLA模型，通过将AI能力直接嵌入到机器人设备中，摆脱了对云端的依赖，实现了真正的自主运行。
谷歌DeepMind机器人部门负责人卡罗琳娜·帕拉达（Carolina Parada）表示，这种本地化的AI方案能够显著提高机器人在复杂环境中的可靠性。与之前的版本相比，新模型允许开发者根据特定需求进行调整，进一步提升了机器人的适应性和灵活性。
通用机器人，无需云端
在之前的Gemini机器人技术版本中，机器人平台采用混合系统，即在机器人本地运行一个小型模型，同时在云端运行一个大型模型。这种混合架构在一定程度上实现了快速响应和复杂推理的结合。然而，对于需要即时反应的机器人应用来说，即使是短暂的云端延迟也可能产生不利影响。
新发布的Gemini Robotics On-Device模型则完全摆脱了对云端的依赖，成为一个独立的VLA。尽管在精度上略逊于混合版本，但该模型在许多任务中表现出色。帕拉达强调，这款新模型在理解新环境方面的能力令人惊喜。通过提供完整的软件开发工具包（SDK），谷歌希望开发者能够利用Gemini赋能机器人，探索新的任务和环境，从而不断扩展其应用范围。
数据与模拟：AI训练的基石
在AI机器人领域，“演示”的概念与其他AI研究领域略有不同。帕拉达解释说，演示通常涉及远程操作机器人，即通过手动控制机器完成任务，从而使模型能够自主处理该任务。虽然合成数据在谷歌的训练中发挥着作用，但它不能完全替代真实数据。帕拉达指出，在最复杂、最灵巧的行为中，仍然需要真实数据。不过，在仿真方面，仍然有很多工作可以做。
自主性与局限性
虽然设备端VLA模型在许多方面表现出色，但对于一些高度复杂的行为，它可能显得力不从心。例如，对于诸如系鞋带或叠衬衫等简单的动作，该模型可以轻松胜任。然而，如果需要机器人制作三明治，则可能需要更强大的模型来进行多步骤推理，以确保面包放置在正确的位置。
安全至上：构建可靠的机器人
在AI系统中，安全始终是首要考虑因素。无论是提供危险信息的聊天机器人，还是可能失控的机器人，都可能带来潜在风险。生成式AI聊天机器人和图像生成器有时会产生虚假信息，而驱动Gemini Robotics的生成式系统也不例外。为确保机器人的行为安全可靠，Gemini Robotics采用多层方法。
帕拉达解释说，完整的Gemini Robotics系统会连接到一个能够判断行为安全性的模型。该模型会与VLA进行通信，生成操作选项，然后VLA会调用底层控制器，后者包含诸如力和速度限制等关键安全组件。重要的是，新的设备端模型只是一个VLA，因此开发者需要自行构建安全机制。谷歌建议开发者复制Gemini团队的做法，将系统连接到标准的Gemini Live API，后者包含一个安全层，并为关键安全检查实施底层控制器。
医疗行业的潜在应用
Gemini Robotics On-Device为医疗环境带来了新的可能性。通过在本地处理机器人的视觉数据，可以更好地保护患者隐私。此外，在一些网络连接不稳定的医疗场所，自主运行的机器人可以提供更可靠的服务。例如，在紧急情况下，机器人可以自主完成一些基本的医疗任务，为医护人员争取宝贵的时间。
展望未来：Gemini 2.5及更高版本
谷歌的卡罗琳娜·帕拉达表示，过去三年机器人技术取得了许多突破，而这仅仅是开始。当前版本的Gemini Robotics仍然基于Gemini 2.0。帕拉达指出，Gemini Robotics团队通常落后于Gemini开发一个版本，而Gemini 2.5在聊天机器人功能方面被认为是一次巨大的改进。或许机器人也会如此。
随着AI技术的不断进步，我们可以期待未来的机器人将变得更加智能、自主和安全。Gemini Robotics On-Device的发布，标志着机器人技术发展的一个重要里程碑，为各行各业的应用带来了更多可能性。从医疗保健到制造业，从家庭服务到太空探索，AI机器人将在未来的世界中扮演越来越重要的角色。
人工智能机器人：重塑未来的无限可能
人工智能（AI）与机器人技术的融合正在开启一个全新的时代，其影响远不止于科幻小说中的描绘。自主机器人，不再依赖持续的云连接，正迅速成为现实，预示着效率、安全性和创新性的飞跃。谷歌DeepMind的最新进展，即Gemini Robotics On-Device，是这一变革性趋势的鲜明例证。它代表着机器人从受限环境中的固定助手，转变为能够在复杂、动态的现实世界中无缝运作的智能伙伴。
自主性：突破传统界限
长期以来，机器人主要依赖云端计算来执行复杂任务。这种依赖性不仅造成了延迟，还限制了它们在偏远或网络不稳定的环境中的应用。谷歌的Gemini Robotics On-Device通过将AI处理能力转移到机器人本身，彻底改变了这一模式。这种本地化处理不仅减少了延迟，还增强了机器人的可靠性和响应能力。
卡罗琳娜·帕拉达强调，这种方法能够使机器人在各种具有挑战性的场景中更加可靠。由于开发者可以针对特定用例调整模型，因此可以进一步提高效率和适应性。
主要优势：无需云连接的强大功能
从根本上讲，Gemini Robotics On-Device体现了机器人技术中自主性的演进。以前的迭代版本依赖于混合系统，即在本地设备上运行一个小型模型，并与云端处理配合使用，而新的片上模型则作为独立的视觉语言行为（VLA）运行。这种转变具有重要优势：
- 减少延迟：本地处理消除了与云通信相关的延迟，从而使机器人能够实时响应。
- 提高可靠性：自主运行降低了对稳定互联网连接的依赖，确保机器人在各种环境中的一致性能。
- 增强隐私：在本地处理敏感数据可以最大限度地减少数据泄露的风险，这在医疗保健等领域至关重要。
实际应用：超越科幻小说
Gemini Robotics On-Device的潜在应用非常广泛，它有可能彻底改变各个行业。以下是一些突出的例子：
- 医疗保健：自主机器人可以协助进行手术、配药和患者护理，从而减轻医护人员的负担并改善患者的治疗效果。本地处理对于在患者隐私至关重要的环境中维护机密性至关重要。
- 制造业：在制造环境中，机器人可以执行复杂的任务，如装配、质量控制和材料处理，而无需持续连接。这可以提高效率并降低停机时间。
- 物流：自主机器人可以优化仓库运营、交付包裹和管理库存，从而最大限度地减少延迟并降低成本。无论是否有可靠的互联网连接，本地处理都能确保平稳运行。
- 勘探与救援：在灾区或偏远地区，机器人可以在没有基础设施的情况下提供重要的援助。它们可以评估损害、定位幸存者并运送物资，从而提高救援工作的效率。
应对挑战：安全与责任
尽管自主机器人具有巨大的潜力，但解决潜在的安全风险和道德问题至关重要。保证这些系统安全运行并符合人类价值观需要采取积极主动的方法。
安全措施
谷歌通过实施多层安全协议来优先考虑安全。Gemini Robotics连接到一个可以评估操作安全性的模型，该模型与视觉语言行为（VLA）进行通信以生成操作选项。然后，VLA调用底层控制器，其中包括力限制和速度控制等关键安全组件。但是，由于片上模型作为独立的VLA运行，因此开发人员必须实施自己的安全措施。
道德考虑
随着机器人变得越来越自主，解决道德问题至关重要。自主机器人应该如何确定行动的优先级？它们应该如何应对意外情况？确保这些系统符合人类价值观和道德标准的指导方针对于防止意外后果至关重要。随着自主机器人日益融入我们的生活，公众对话和行业合作对于制定解决这些复杂问题的框架至关重要。
未来展望：合作与创新
谷歌DeepMind的Gemini Robotics On-Device标志着机器人技术发展的一个重要里程碑。通过使机器人能够在没有云连接的情况下自主运行，该技术为各行各业开辟了新的可能性。随着机器人变得越来越智能、自主和安全，它们有潜力彻底改变我们的工作、生活和互动方式。为了充分释放这些系统的潜力，合作与创新至关重要。通过共同努力，我们可以应对挑战、减轻风险并确保自主机器人服务于全人类的利益。
