机器人终于有了自己的"离线大脑"。
Google DeepMind 团队首个可以完全在机器人本地运行的视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型 Gemini Robotics On-Device 发布。
这个模型不仅能离线运行，还保持了相当强悍的操作能力，能遵循指令完成各种需要精细操作的任务。
支持从人形机器人到工业双臂机器人的多种机器人本体上部署，响应延迟还低到飞起。
此前 3 月份发布的 Gemini Robotics 虽然性能强大，但需要依赖云端计算。而这次的 On-Device 版本，直接把 AI 塞进了机器人的"大脑"里，彻底解决了网络延迟和连接不稳定的老大难问题。
给机器人装上本地大脑
团队把 Gemini 2.0 的多模态推理能力和真实世界理解能力，全都塞进了这个可以在机器人设备上运行的模型里。
由于模型独立于数据网络运行，它特别适合对延迟敏感的应用，并确保在网络间歇性或零连接的环境中也能稳定工作。
评测数据显示，On-Device 版本在泛化性能测试中表现亮眼。在视觉泛化、语义理解和行为泛化等多个维度上，虽然比云端版本的 Gemini Robotics 略有差距，但已经大幅超越了之前最好的本地模型。
在处理分布外任务（out-of-distribution tasks）和复杂多步骤指令时，Gemini Robotics On-Device 对比此前的本地模型也展现出了碾压级的优势。
这种指令跟随能力，让机器人真正能够理解人类的自然语言指令，而不是简单地执行预设程序。
快速适应新任务，跨平台部署不是梦
如果说性能强悍只是基础，那么 Gemini Robotics On-Device 的适应能力才是真正的杀手锏。
这是谷歌首次开放 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。在测试中，团队在七个不同难度的灵巧操作任务上进行了验证，包括给午餐盒拉拉链、抽卡片、倒沙拉酱等。
结果显示，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。
虽然这个模型最初只在 ALOHA 机器人上训练，但团队成功将其迁移到了完全不同的机器人平台上。
在双臂 Franka FR3 机器人上，模型不仅能执行通用的指令跟随任务，还能完成工业级的皮带装配任务。
而在 Apptronik 公司的 Apollo 人形机器人上，面对截然不同的机械结构，模型同样展现出了强大的泛化能力。它能够遵循自然语言指令，操作各种物体，包括训练时从未见过的新物体。
团队还特别强调，他们在开发过程中严格遵循了谷歌的 AI 原则，采用了语义安全和物理安全并重的整体安全方案。通过 Live API 捕获语义和内容安全问题，并与底层安全关键控制器接口来执行动作。
SDK 开放申请，机器人开发者有福了
为了让更多开发者能够使用这项技术，谷歌同时发布了 Gemini Robotics SDK。
这个 SDK 不仅能让开发者轻松评估模型在自己任务和环境中的表现，还提供了 MuJoCo 物理模拟器的测试功能。开发者可以先在模拟环境中验证想法，再部署到真实机器人上，大大降低了开发成本和风险。
目前，SDK 正在通过可信测试者计划（trusted tester program）逐步开放。感兴趣的开发者可以在官网上申请加入，抢先体验这项技术。
参考链接：
[ 1 ] https://deepmind.google/discover/blog/gemini-robotics-on-device-brings-ai-to-local-robotic-devices/
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