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VLA--Gemini Robotics On-Device: 将AI带到本地机器人设备上

news 2025/7/30 7:53:58

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Gemini Robotics On-Device：谷歌DeepMind推出可本地运行于机器人本体的高效通用 VLA（视觉语言行动）模型，具备灵巧操作与快速任务适应能力，断网也能低延迟稳定工作。搭配 Gemini Robotics SDK ，可在 MuJoCo 模拟器或真实环境中评测与微调模型。

1. 一种高效、本地的机器人模型

今年 3 月，Google 推出了 Gemini Robotics，一个先进的 VLA（视觉语言行动）模型，将 Gemini 2.0 的多模态推理和现实世界理解带入物理世界。

紧接着，Google 推出 Gemini Robotics On-Device，一个很强大的 VLA 模型，专为在机器人设备本地运行而优化。Gemini Robotics On-Device 展现出强大的通用灵巧性和任务泛化能力，并且针对在机器人本身高效运行进行了优化。由于该模型独立于数据网络运行，因此它适用于对延迟敏感的应用，并确保在间歇性或无连接的环境中保持稳健性。

还提供 Gemini Robotics SDK ，帮助开发者轻松在他们的任务和环境上评估 Gemini Robotics On-Device，在 MuJoCo 物理模拟器中测试我们的模型，并快速将其应用于新领域，只需 50 到 100 个演示即可。开发者可以通过加入可信测试者计划来获取 SDK。

2. 模型能力和性能

Gemini Robotics On-Device 是一款双臂机器人的机器人基础模型，对计算资源要求极低。它在 Gemini Robotics 的任务泛化与灵巧操作能力之上，进一步具备：

面向灵巧操控的快速实验设计
通过微调即可适应新任务并提升表现
本地低延迟推理优化

该模型在多种测试场景中展现出卓越的视觉、语义与行为泛化能力，可理解自然语言指令，并完成诸如拉开拉链、折叠衣物等高灵巧度任务——全部直接在机器人端运行。

Gemini Robotics On-Device 强大的泛化性能和指令跟随性能表现。

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图表：评估 Gemini Robotics On-Device 泛化性能的图表

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图表：评估 Gemini Robotics On-Device 指令跟随性能的图表

3. 可适应新任务，跨实体泛化

Gemini Robotics On-Device 是谷歌DeepMind首次提供的可用于微调的 VLA 模型。虽然许多任务可以直接使用，但开发者也可以选择调整模型以实现其应用更好的性能。我们的模型能够快速适应新任务，只需 50 到 100 个示例即可——这表明该设备模型能够多么好地将其基础知识泛化到新任务中。

这里，展示了 Gemini Robotics On-Device 在涉及针对新模型进行微调的任务上，如何优于当前的最好设备端 VLA。我们在七个不同难度的灵巧操作任务上测试了该模型，包括系午餐盒、抽牌和倒沙拉酱等。

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图表：展示 Gemini Robotics On-Device 任务适应性能的图表

可将 Gemini Robotics On-Device 模型适配到不同的机器人形态上。虽然训练是在 ALOHA 机器人，但能够进一步将其适配到双臂 Franka FR3 机器人和 Apptronik 的 Apollo 人形机器人。

在双臂 Franka 机器人上，该模型执行通用指令跟随，包括处理先前未见过的物体和场景，完成折叠衣服等灵巧任务，或执行需要精确度和灵巧性的工业皮带组装任务。
在 Apollo 人形机器人上，可将模型适配于一个显著不同的形态。相同的通用模型可以遵循自然语言指令，并以通用方式操作不同的物体，包括之前未见过的物体。

4. Gemini Robotics SDK

Gemini Robotics SDK：https://github.com/google-deepmind/gemini-robotics-sdk：https://github.com/google-deepmind/gemini-robotics-sdk

Safari SDK 提供了使用 Gemini Robotics 模型系列中的所有模型所需的完整生命周期工具，包括但不限于，访问检查点、部署模型、在机器人和模拟环境中评估模型、上传数据、微调模型、下载微调后的检查点等。大多数功能需要您加入 Gemini Robotics 可信测试者计划才能使用。

1）安装

Safari SDK 可以通过 PyPI 轻松安装。

pip install safari_sdk

源代码可在 https://github.com/google-deepmind/gemini-robotics-sdk 上找到。

2）构建wheel

构建Python wheel:

scripts/build_wheel.sh

这个脚本将构建一个可用于 pip 安装的 Safari SDK 轮子，并将文件路径打印到标准输出。

3）Flywheel CLI

Flywheel CLI 是在安装 pip 包后可用的便捷 CLI 工具。它提供了一套与 Gemini Robotics 平台交互的命令，例如训练模型、服务模型、管理数据和下载工件。

要使用 CLI：

flywheel-cli <command> [--flags] [--flags]

支持的命令有：

train：训练一个模型。需要指定任务 ID、开始日期和结束日期。
serve：部署一个模型。需要指定训练作业 ID。
list：列出可用的训练作业。
list_serve: 列出可用的服务任务。
data_stats: 显示可用于训练的数据统计信息。
download: 从训练任务或特定的工件 ID 下载工件。
upload_data: 将数据上传到数据摄取服务。
version: 显示 SDK 的版本。
help: 显示所有可用命令和标志的帮助信息。

5. MuJoCo物理模拟器

MuJoCo物理模拟器：https://github.com/google-deepmind/aloha_sim

Aloha Sim 是一个定义 Aloha 机器人模拟环境的 Python 库。它包含一系列用于机器人学习和评估的任务。

1）安装

使用 pip 安装：

# create a virtual environment and pip install
pip install -e .

或者直接使用 uv 运行

pip install uv
uv run <script>.py

告诉 Mujoco 使用哪个后端，否则模拟将会非常慢

export MUJOCO_GL='egl'

2）测试

# 在没有策略的情况下与场景交互
python aloha_sim/viewer.py --policy=no_policy --task_name=HandOverBanana# individual tests
python aloha_sim/tasks/test/aloha2_task_test.py
python aloha_sim/tasks/test/hand_over_test.py
...# all tests
python -m unittest discover aloha_sim/tasks/test '*_test.py'

3）推理

使用 Gemini Robotics 模型进行推理受信任的测试者。如果您不是受信任的测试者，请在此注册此处 .

请遵循 SDK 文档来部署模型。用于真实世界评估的相同模型可以直接应用于模拟。

（1）安装 SDK 依赖

pip install aloha_sim[inference]

（2）交互式展开

使用选定任务启动查看器：

# defaut task: "put the banana in the bowl"
python aloha_sim/viewer.py# "remove the cap from the marker"
python aloha_sim/viewer.py --task_name=MarkerRemoveLid# "place the can opener in the left compartment of the caddy"
python aloha_sim/viewer.py --task_name=ToolsPlaceCanOpenerInLeftCompartment
...

查看 task_suite.py 获取所有可用任务列表。

您可以使用查看器暂停/继续环境，与对象交互，并为机器人输入新指令。

Instructions for using the viewer:- shift + 'i' = enter new instruction
- space bar = pause/resume.
- backspace = reset environment.
- mouse right moves the camera
- mouse left rotates the camera
- double-click to select an objectWhen the environment is not running:- ctrl + mouse left rotates a selected object
- ctrl + mouse right moves a selected objectWhen the environment is running:- ctrl + mouse left applies torque to an object
- ctrl + mouse right applies force to an object

（3）评估