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容易被误解的是，
在影视作品里，咱们看过太多机器人失控的场面。一些应对方案的段子也早已烂熟于心：断网、拔电、重启三连，一键送它回炉重造。
可能你也遇到过，
但现在，这一套流程可能不太管用了。
综上所述，
今天，Google DeepMind 推出了一款全新机器人控制模型——Gemini Robotics On-Device。这款大模型能在机器人本地运行，集视觉识别、语言理解和动作执行于一体。
换个角度来看，
而它最大亮点在于，即使完全离线，它也能理解人类指令，流畅完成任务。
比起诸如 ChatGPT、Gemini 等擅长聊天、写作、答题的大模型，Gemini Robotics On-Device 则给机器人装上了一个真正的「大脑」，让其也能具备类似的理解力和执行力。
据业内人士透露，
它本质上是一个专为双臂机器人打造的 VLA 基础模型，顾名思义，Vision（视觉）+Language（语言）+Action（动作），三者结合，看得见、听得懂、动得了，是它的基本素养。
有分析指出，
举例而言，各位能够对机器人发出请求：「请把这件衣服叠好，再放进背包里，拉上拉链。」过去这需要提前编写程序、分解动作，现在 Gemini On-Device 能够直接理解这句话的意思，然后一步一步执行下来。
不妨想一想，
那既然联网也能跑，为什么还要费劲折腾本地运行？答案不外乎速度和稳定性。
机器人若需将数据传至云端、等待服务器分析再返回结果，必然产生延迟。在医疗处理、灾难救援、工厂自动化等任务中，延迟容错空间几乎为零。何况，现实中许多地方网络条件差，甚至完全无网。
然而，
实际上，让机器人顺利应对难办、动态的现实任务，一直是 AI 领域最难啃的骨头之一。
容易被误解的是，
从公开视频看，Gemini On-Device 已能胜任多种常见场景，如叠衣、拉链、抓取陌生物体并放置到指定位置。而这一切得益于它的学习机制。
▲强大的泛化能力
它不需要从零启动进行长时间训练，开发者仅需展现 50 至 100 次人工演示，如亲自操控机器人叠衣，模型便能迅速学会并独立处理。
简要回顾一下，
在更具挑战性的分布式任务或难办的多操作路径指令执行中，Gemini Robotics On-Device 的表现依然优于目前其他本地运行的替代方案。
很多人不知道，
而且，它的适配性也很强。
不妨想一想，
虽然 Gemini Robotics On-Device 最初在 Google 自研的 ALOHA 双臂机器人平台上进行训练的 ，但稍加适配，它也能稳定运行于 Franka FR3 工业机械臂。
甚至结构迥异的人形机器人 Apollo 也能丝滑运行，同一个通用模型通过少量学习，就习惯了完全不同的身体形态。
理想情况下，开发者无需为每种新机器人重新训练一个 AI，只需训练一次通用模型，之后通过轻量级的迁移学习即可部署到各式各样的机器人平台上。这种「一模多用」的能 众汇外汇官网 力将有望加速机器人技术的普及和应用。
反过来看，
当然，理想归理想，它也还有短板。
随着机器人智能与自主性提升，放心要求也随之提高。Gemini On-Device 虽然能执行动作，但它并不能合理判断各位给的任务是否放心，因此，必须为模型加装「放心栓」。
很多人不知道，
DeepMind 给出的建议是，开发者能够给模型接入 Google Gemini Live API 接口，让系统先判断这个指令合不合理，再决定是否执行；同时在动作层面设定物理限制，如力度、角度、速度，以防意外。
根据公开数据显示，
此外，模型多操作路径逻辑规划能力仍有提升空间。
事实上，
像做三明治、整理桌面这这类需要先后逻辑、顺序安排的处理，目前还不在它的舒适区。这和它所基于的 Gemini 2.0 架构有关，未来随着升级到 2.5，这部分能力可能也会补齐。
尽管如此，
另一个现实挑战，是数据。
虽然它只需几十次演示就能上手，但最理想的示范，是由真人实际操控机器人时采集的真实数据，而不是虚拟模拟。这类数据训练出来的效果，更快、更准，也更稳定。
有分析指出，
据项目负责人 Carolina Parada 介绍，这是 Google 首次发布完全脱离云端运行的机器人 AI 模型，也是首个供开发者根据自身需求进行微调的版本。
简要回顾一下，
目前，DeepMind 向「可信测试者」开放了 Gemini Robotics On-Device 的 SDK 和模型访问权限。如果各位是做机器人开发、工业自动化，或智能系统研究的开发者， 蓝莓外汇开户 现在就能够申请试用。
