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具身智能新突破：Gemini Robotics On-Device，让机器人拥有“本地大脑”

ops 2025/6/26 8:16:47

在人工智能飞速发展的今天，我们正见证着机器从单纯的执行者向更具“智能”的具身智能体演进。而谷歌DeepMind最新推出的Gemini Robotics On-Device模型，无疑为这一进程按下了加速键。这款革命性的视觉-语言-动作（VLA）模型，首次实现了在机器人本体上直接运行，无需依赖持续的互联网连接，为机器人的自主学习、环境适应和任务执行带来了前所未有的可能性。
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一、告别束缚，机器人拥有“本地大脑”

传统上，许多先进的机器人AI模型都依赖于云端计算能力，这意味着机器人需要稳定的网络连接才能进行复杂的决策和学习。一旦网络中断或延迟过高，机器人的性能就会大打折扣，甚至无法正常工作。Gemini Robotics On-Device的出现，彻底改变了这一局面。

它作为Gemini Robotics系列的最新成员，继承了其基础模型Gemini 2.0强大的多模态推理能力，但更重要的是，它经过了深度优化，能够高效地在机器人机体上本地运行。这就像是赋予了机器人一个独立的“本地大脑”，让它能够在没有网络连接的情况下，依然保持高度的智能和灵活性。这种“离线”运行的能力，对于那些对延迟敏感的应用场景，以及在网络连接不稳定甚至没有连接的环境中操作的机器人来说，无疑是至关重要的。无论是野外勘探、灾区救援，还是偏远地区的工业生产，Gemini Robotics On-Device都能确保机器人的稳定性和可靠性。

二、通用性与泛化能力：机器人学习的“新范式”

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Gemini Robotics On-Device并非仅仅将模型搬到本地运行那么简单，它在通用灵活性和任务泛化能力上展现出的强大实力，才是其真正令人瞩目的亮点。DeepMind在多个广泛的测试场景中进行了实验，结果令人印象深刻：

自然语言指令的精准执行： 无论是拉开袋子拉链，还是折叠衣物，这些需要高度灵巧操作的任务，Gemini Robotics On-Device都能直接在机器人上运行并准确完成，清晰地展现了其对自然语言指令的理解和执行能力。
出色的泛化性能： 即使在本地运行模式下，该模型也表现出了超越以往本地端机器人模型的泛化性能。尤其是在面对更具挑战性的分布外任务和复杂的多步骤指令时，Gemini Robotics On-Device的优势更加明显，这预示着机器人将能够更好地适应未知环境和应对突发情况。
少样本学习的突破： 更令人兴奋的是，Gemini Robotics On-Device是DeepMind推出的首个支持微调的VLA模型。这意味着，即便在许多任务可以“开箱即用”的情况下，开发者仍然可以通过少量的演示（仅需50到100个示例），就能快速地将模型适应到新的任务中。这种高效的适应能力，极大地降低了机器人部署和新任务学习的门槛，使得机器人能够更快地投入实际应用。

DeepMind在七项不同难度的灵巧操作任务上验证了模型的任务适应性能，包括拉开午餐盒拉链、画卡片和倒沙拉酱等，都取得了显著的成功。这表明Gemini Robotics On-Device不仅能够学习新任务，还能将其基础知识泛化到全新的、更复杂的场景中。

三、跨具身泛化：让AI模型“活”在不同机器人上

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一个AI模型如果只能在特定型号的机器人上运行，那么它的应用范围将受到极大的限制。Gemini Robotics On-Device在“跨具身泛化”方面的表现，再次证明了其卓越的通用性。

尽管该模型最初是在ALOHA机器人上进行训练的，但实验结果显示，它能够被进一步调整并成功部署到其他完全不同形态的机器人上。这其中包括：

双臂Franka FR3机器人： 在这款工业级的双臂机器人上，Gemini Robotics On-Device能够执行通用指令，处理之前从未见过的物体和场景，甚至完成折叠连衣裙这类精巧任务，以及需要高精度和灵活性的工业皮带装配任务。这展示了模型在复杂工业环境中的巨大潜力。
Apptronik的Apollo人形机器人： 更令人惊叹的是，该模型也能相当好地适应完全不同形态的Apollo人形机器人。同一个通用模型能够遵循自然语言指令，以通用的方式操控不同的物体，包括那些之前从未见过的物体。这无疑是向通用型人形机器人迈出的重要一步，预示着未来人形机器人将能够更好地融入人类社会，执行多样化的任务。

这种跨具身泛化能力，极大地拓展了Gemini Robotics On-Device的应用边界，意味着开发者无需为每一种机器人平台都重新训练一个模型，从而大大节省了研发成本和时间，加速了机器人技术的普及和落地。

四、开发者福音：Gemini Robotics SDK的赋能

为了进一步推动Gemini Robotics On-Device的普及和应用，谷歌还将发布Gemini Robotics SDK（软件开发工具包）。这款SDK将为开发者提供一个便捷的平台，用于轻松评估Gemini Robotics On-Device在其特定任务和环境中的表现。

更重要的是，开发者还可以利用该SDK在DeepMind的MuJoCo物理模拟器中测试该模型，并快速将其适应到新领域。MuJoCo物理模拟器是机器人研究领域一个强大的工具，能够提供高精度的物理模拟环境，帮助开发者在虚拟世界中进行大量的测试和优化，而无需依赖昂贵的物理机器人。最近，加州大学伯克利分校、谷歌DeepMind、多伦多大学、剑桥大学联合推出的MuJoCo Playground刚刚获得了RSS 2025杰出演示论文奖，这进一步印证了MuJoCo在机器人研究中的重要地位。

通过SDK和模拟器的结合，开发者能够以更低的成本、更快的速度，对Gemini Robotics On-Device进行迭代和优化，从而将其应用到更广泛的实际场景中。这将极大地加速机器人技术从实验室走向现实世界的步伐。

五、未来展望：具身智能的曙光已现

Gemini Robotics On-Device的发布，标志着在使强大的机器人模型更易于获得和适应方面迈出了关键一步。它将人工智能的强大能力从云端带到了机器人本体，赋予机器人更高的自主性、适应性和泛化能力。

随着AI模型在机器人上本地运行成为可能，我们离真正的具身智能时代又更近了一步。未来的机器人将不再是简单重复劳动的工具，而是能够理解人类指令、感知复杂环境、自主学习新技能，并与人类进行更自然、更高效交互的智能伙伴。

当然，我们也要看到，通用型、自主学习型机器人的发展仍然面临诸多挑战，例如安全性、伦理问题以及在极端复杂环境下的鲁棒性等。但毋庸置疑的是，Gemini Robotics On-Device的出现，为这些挑战的解决提供了新的思路和强大的工具。它就像一道曙光，照亮了具身智能的未来之路，让我们对一个机器人与人类和谐共存、共同创造美好世界的未来充满期待。