Gemini On-Device：谷歌推出的首个本地具身智能模型

Gemini Robotics On-Device是什么

Gemini Robotics On-Device是谷歌DeepMind公司开发的第一款能够在机器人本地运行的视觉-语言-动作（VLA）模型。该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。它支持多种类型机器人的部署，并且由于响应延迟低的特点，特别适合对实时性要求较高的应用场景。值得注意的是，Gemini Robotics On-Device具有快速适应新任务的能力，仅需50到100个演示样本即可掌握新的动作指令，展现出卓越的泛化性能。此外，谷歌还推出了专门的Gemini Robotics SDK工具包，帮助开发者更方便地评估和部署这一模型，从而降低开发成本和潜在风险。

Gemini Robotics On-Device的主要功能

• 本地运行能力： Gemini Robotics On-Device能够在机器人本体上独立运行，无需依赖云端计算资源。这种设计有效解决了网络延迟和连接不稳定的问题，在无网络环境或信号弱的场景下也能稳定执行任务。
• 自然语言理解： 该模型具备理解人类自然语言指令的能力，能够处理复杂的多步骤操作，确保机器人准确按照用户的意图完成任务。
• 精细动作执行： 支持多种类型的机器人本体，包括人形机器人和工业双臂机器人等，可完成拉开袋子、叠衣服、为午餐盒拉拉链、抽卡片、倒沙拉酱以及工业级皮带装配等多种需要精准操作的任务。
• 快速学习能力： Gemini Robotics On-Device是首个开放微调功能的VLA模型。开发者仅需50到100个演示样本，即可完成对新任务的学习和适应，即使是较为复杂的动作也能在不到100个样本的情况下实现较高的成功率。
• 跨平台适配： 模型具备强大的泛化能力，能够迁移到不同种类的机器人平台上。例如，在双臂Franka FR3机器人和Apptronik Apollo人形机器人等设备上均能良好运行，展现出极强的适应性。

Gemini Robotics On-Device的技术原理

• 多模态智能推理： 该模型基于Gemini 2.0的多模态推理能力构建，能够同时处理视觉、语言和动作等多种信息。通过视觉输入感知环境状态，结合语言指令确定任务目标，并生成相应动作指令来完成操作。
• 优化的架构设计： 为了实现本地运行，模型经过深度优化，大幅降低了对计算资源的需求，同时保持了强大的性能表现。这种优化使得模型能够在机器人设备上进行低延迟推理，确保任务能够实时高效地执行。
• 可微调学习机制： 作为谷歌首个支持微调的VLA模型，Gemini Robotics On-Device允许开发者基于少量演示样本对模型进行针对性调整。这种特性使得机器人能够快速掌握新技能，显著提升了其适应性和灵活性。
• 安全防护体系： 模型采用了语义安全和物理安全双管齐下的设计方案。通过Live API实时捕获潜在的安全风险，防止机器人执行可能带来危险或不当的行为指令。同时，与底层安全控制器接口对接，确保所有动作符合物理安全规范，全面保障机器人在任务执行过程中的安全性。

Gemini Robotics On-Device的项目地址

• 官方网址： https://deepmind.google/discover/blog/gemini-robotics-on-device-brings-ai-to-local-robotic-devices/

Gemini Robotics On-Device的应用场景

• 工业制造领域： 在生产线中执行复杂装配任务，如汽车零部件组装、电子设备精细安装等，有效提升生产效率和产品质量。
• 物流与仓储行业： 协助完成货物搬运、库存管理等工作。能够识别并按指令对货物进行分类、堆叠，优化物流流程，减少人工操作中的失误率。
• 医疗健康领域： 在手术室中辅助医护人员传递器械，在康复训练中为患者提供指导等，帮助医护人员减轻工作负担，提高护理精准度。
• 家庭服务场景： 用于完成家务劳动，包括打扫卫生、整理物品以及照顾老人和儿童等工作，显著提升生活便利性和舒适度。
• 商业零售领域： 在商场、超市等场所为顾客提供商品信息查询、购物引导、货物搬运等服务，优化购物体验，提高服务质量。