Google DeepMind重磅推出新一代机器人AI模型——Gemini Robotics On-Device，引发行业热议。这款模型以其完全本地化运行、强大的任务适应能力和低样本学习特性，展现了机器人AI技术的全新突破。AIbase整理最新网络信息，为您深度解析这款模型的创新点及其对机器人产业的潜在影响。
完全本地化运行:摆脱云端束缚
Gemini Robotics On-Device的最大亮点在于其完全在机器人本地硬件上运行，无需依赖云端计算资源。这一特性解决了传统云端机器人面临的延迟和连接不稳定问题，尤其适用于网络环境受限的场景，如工厂、仓库或偏远地区。据介绍，该模型在本地运行时仍能接近云端Gemini模型的性能，展现出强大的计算效率和可靠性。
多任务能力:从拉拉链到叠衣服
这款模型集成了视觉、语言和动作控制，具备出色的多模态能力。它能通过自然语言指令理解人类意图，并转化为精准的机器人动作。演示中，机器人成功完成了拉拉链、倒液体、叠衣服等复杂任务，甚至在未“见过”的场景中表现出色，例如在工业流水线上进行组装。Google DeepMind表示，该模型在双臂机器人（如Franka FR3和Apollo人形机器人）上的表现尤为突出，展现了通用灵巧性和任务泛化能力。
低样本学习:50-100次示范即可上手
Gemini Robotics On-Device的另一大创新是其低样本学习能力。开发者只需通过50至100次任务示范，即可让机器人快速适应新任务。这种高效的微调方式得益于模型基于Gemini2.0的架构，结合了强大的视觉感知、语义理解和行为生成能力。Google DeepMind还发布了Gemini Robotics SDK，允许开发者在MuJoCo物理模拟器中测试模型，并通过“可信测试者”计划获取开发权限，极大降低了机器人AI的部署门槛。
行业前景:重新定义机器人应用
Gemini Robotics On-Device的发布标志着机器人AI迈向“可用、可部署、可泛化”的新阶段。其本地化运行和低样本学习的特性，不仅降低了企业的部署成本，还推动了机器人技术在制造业、物流、安保等领域的广泛应用。然而，模型在复杂环境下的泛化能力和安全性仍需进一步验证。AIbase认为，随着Google DeepMind持续优化，这一技术有望重塑机器人行业的未来格局。
Google DeepMind的Gemini Robotics On-Device以其本地化运行、多任务能力和低样本学习特性，展现了机器人AI技术的突破性进展。从拉拉链到工业组装，这款模型为机器人赋予了前所未有的灵活性和智能性。未来，随着SDK的开放和技术的迭代，机器人或将成为各行业不可或缺的“全能助手”。
