具身智能新纪元：Gemini机器人模型实现本地运行 | AI新闻 | AIGC.bar

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引言：打破云端束缚，具身智能迈入新时代

长期以来，先进的人工智能（AI）模型与物理世界中的机器人之间，始终存在一道无形的墙——对云端算力和稳定网络连接的依赖。这极大地限制了机器人在真实、多变甚至无网络环境下的应用。今天，谷歌DeepMind发布的一项重磅AI新闻，正宣告着这堵墙的倒塌。首个能在机器人上进行本地化部署的视觉-语言-动作（VLA）大模型——Gemini Robotics On-Device，正式问世。这不仅是Gemini家族的一次重要扩展，更是推动具身智能（Embodied AI）从实验室走向现实的关键一步，预示着一个真正自主、高效的机器人时代的到来。想获取最新最快的AI资讯，欢迎访问AI门户网站AIGC.bar。

## 什么是Gemini Robotics On-Device？核心优势解析

Gemini Robotics On-Device并非一个简单的模型升级，而是一次范式转移。其核心特质在于“On-Device”，即“设备端运行”。这意味着它摆脱了对持续互联网连接的依赖，将强大的AI推理能力直接嵌入到机器人本体中。

这一特性带来了三大革命性优势：

超低延迟响应： 由于所有计算都在本地完成，数据无需往返云端，极大地降低了延迟。对于需要实时反应的精细操作（如抓取、装配），这是实现流畅、精准动作的先决条件。

极端环境下的稳定性： 无论是在网络信号不佳的工厂车间、偏远地区的探索任务，还是在连接中断的紧急情况下，机器人都能保持完整的自主决策和行动能力，可靠性得到质的飞跃。

数据隐私与安全： 敏感数据在本地处理，无需上传至云端，为在医疗、家庭服务等注重隐私的场景中部署智能机器人扫清了障碍。

这款基于Gemini强大基础能力的模型，正为通用人工智能（AGI）在物理世界的落地提供坚实的基础。

## 超越想象的泛化与适应能力

如果说本地运行解决了机器人的“生存”问题，那么Gemini Robotics On-Device强大的泛化和适应能力则解决了其“发展”问题。

在性能测试中，该模型展现了卓越的通用灵活性。它能深刻理解自然语言指令，并将其转化为精确的物理动作，无论是拉开一个从未见过的午餐包拉链，还是轻柔地折叠一件衣服，都表现得游刃有余。与以往的本地端机器人模型相比，它在处理复杂的多步骤指令和“分布外任务”（即训练数据中未包含的场景）时，优势极为明显。

更令人振奋的是，这是DeepMind推出的首个支持微调的VLA模型。开发者仅需提供50到100个新任务的演示数据，就能让模型快速掌握新技能。这种“小样本学习”能力，意味着为机器人开发新功能的成本和周期将被大幅缩短。

## 跨越形态鸿沟：从机械臂到人形机器人的通用大脑

Gemini Robotics On-Device最激动人心的突破之一，在于其跨具身泛化（cross-embodiment generalization）的能力。

该模型最初在双臂机器人ALOHA上进行训练，但DeepMind成功地将其适配到了结构迥异的Franka FR3双臂机器人，甚至是形态更复杂的Apptronik Apollo人形机器人上。这意味着，同一个核心AI大脑，可以驱动不同形态、不同厂商的机器人执行通用任务。这打破了以往AI模型与特定硬件深度绑定的局限，为构建一个开放、通用的机器人AI生态系统铺平了道路。从工业级的皮带装配到处理日常物品，这个通用大模型展现了成为机器人“标准操作系统”的巨大潜力。

## 结论：开启人人皆可开发的机器人新篇章

Gemini Robotics On-Device的发布，是AI领域，特别是具身智能方向的一个里程碑事件。它通过本地化部署，解决了机器人自主性的核心瓶颈；通过强大的泛化和快速适应能力，降低了应用开发的门槛。配合即将推出的Gemini Robotics SDK和MuJoCo物理模拟器，谷歌正在为全球开发者提供一套完整的工具链，以加速智能机器人的研发和普及。

我们正在见证一个新时代的黎明：机器人将不再是笨拙、依赖预设程序的机器，而是能够像人一样在物理世界中学习、适应和执行复杂任务的智能体。这无疑将对制造业、物流、医疗乃至家庭生活产生深远影响。想持续追踪AI领域的最新动态和深度解读，探索LLM、Prompt工程和AI变现的无限可能，请务必关注AI门户AIGC.bar，与我们共同见证AGI的未来。