谷歌DeepMind推出本地化机器人AI模型 可独立完成高精度任务

6月25日，谷歌DeepMind宣布推出Gemini Robotics On-Device，这是一款可在机器人设备本地运行的AI模型，无需依赖云端即可执行复杂任务，如系鞋带、叠衣服、打开拉链等高难度操作。该技术基于视觉-语言-动作（VLA）架构，旨在提升机器人的自主性和响应速度，适用于医疗、家庭服务等网络不稳定的场景。  

传统机器人AI通常依赖云端计算，而Gemini Robotics On-Device直接在设备端处理数据，大幅降低延迟，确保任务执行的实时性。谷歌表示，该模型尤其适合手术辅助机器人、工业机械臂等对稳定性要求极高的场景。  

该AI支持双机械臂协同操作，可完成精细动作，如系鞋带、整理衣物等。目前适配的机器人包括： ALOHA（开源机器人平台）、Franka FR3（工业协作机械臂）、Apollo（人形机器人）。DeepMind强调，该模型不仅能执行预设任务，还能通过少量演示（50-100次）学习新技能，适应不同场景需求。  

谷歌同步推出Gemini Robotics SDK，开发者可利用该工具包训练机器人执行定制任务，并借助MuJoCo物理模拟器进行测试。此外，系统内置多重安全机制：Live API 实时检测语义安全，防止错误操作、底层安全控制器 限制力度与速度，避免意外伤害、开放语义安全基准测试框架，供开发者优化模型。

DeepMind机器人项目负责人Carolina Parada表示，该模型借鉴了Gemini多模态AI的世界理解能力，能像生成文本、代码一样“生成”机器人动作。目前，该技术仅向可信测试计划的开发者开放，基于Gemini 2.0架构（未采用最新的2.5版本），未来或逐步向更广泛领域推广。