导读
在机器人技术遭遇网络依赖瓶颈的当下，谷歌DeepMind今日正式发布革命性产品Gemini Robotics On-Device模型。这款完全本地化运行的视觉-语言-动作（VLA）模型首次让机器人摆脱了对云端的绝对依赖，标志着具身智能迈向自主化的重要一步。
更引人注目的是其精细操作能力：现场演示中，搭载该模型的机器人流畅完成了拉开袋子拉链、折叠衣物甚至系鞋带等曾令机器人望而却步的高难度任务。
文字编辑｜宋雨涵
首次进行革命性改变
此前，包括谷歌在内的诸多机器人系统普遍采用混合架构模式：
在机器人端部署小型模型负责快速响应，而将涉及复杂推理与规划的任务交由云端服务器处理。尽管这种模式具备可行性，但其缺陷也十分突出。一方面，该模式对网络连接的稳定性和传输速度要求极高，一旦出现网络延迟或中断，机器人就可能出现响应迟缓甚至停止运行的情况；另一方面，将传感器数据（特别是家庭、医疗等隐私敏感场景下的视觉数据）上传至云端，也带来了持续的隐私和安全隐患。
新推出的Gemini Robotics On-Device模型正是为攻克这些关键难题而设计的。它是一款完全集成的视觉语言动作模型（VLA），能够同步处理视觉输入、自然语言指令并输出动作指令。如今，这一系列复杂的“思考”流程均可在机器人自身的计算单元内完成。
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离线革命
机器人技术的历史性跨越
Gemini Robotics On-Device的功能亮点：
本地离线运行：Gemini Robotics On-Device能完全在机器人本地运行，无需依赖云端计算，解决网络延迟和连接不稳定的问题。让机器人在没有网络连接或网络信号弱的环境中能稳定地执行任务。
遵循自然语言指令：模型能理解人类的自然语言指令。模型能处理复杂的多步骤指令，让机器人真正按照人类的意图进行操作。
完成精细操作任务：支持从人形机器人到工业双臂机器人的多种机器人本体，能完成各种需要精细操作的任务，如拉开袋子、叠衣服、给午餐盒拉拉链、抽卡片、倒沙拉酱、工业级的皮带装配等。
快速适应新任务：谷歌首次开放VLA模型的微调功能，开发者只需要50到100个演示样本，就能让模型适应全新的任务。即使是最复杂的任务，用不到100个样本就能达到相当高的成功率。
跨平台部署：模型能迁移到完全不同的机器人平台上，如双臂Franka FR3机器人和Apptronik公司的Apollo人形机器人，展现出强大的泛化能力。
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首个可供微调的VLA模型
技术原理大揭秘
Gemini On-Device的本质，是通过“算法-硬件-安全”的协同创新，将具身智能的认知闭环压缩至终端，使机器人首次在资源受限环境下实现人类级的实时决策与精微操作。随着物理仿真数据的持续注入与神经架构的演进，这一技术或将成为机器人在工业、家庭等复杂场景中自主进化的“离线大脑”，推动AI从数字智能迈向实体智能的临界点。
Gemini On-Device的创新在于采用端到端联合学习框架，使视觉感知（如摄像头捕捉的环境图像）、语言指令（自然语言命令）和动作输出（机械臂关节控制）在单一模型内协同编码。
模型压缩与硬件适配：边缘智能的工程突破
此外为在机器人嵌入式硬件（如移动GPU或专用AI芯片）上高效运行，谷歌采用知识蒸馏与稀疏化计算技术，将千亿级参数的云端Gemini模型压缩为仅保留核心能力的轻量化版本。其关键优化包括：
- 计算图重构：以算子融合减少内存访问开销，适配移动端GPU的并行架构；
- 动态精度量化：对非关键层采用8位整型计算，在精度损失可控（<3%）前提下提升吞吐量；
- 硬件感知编译：通过MLIR编译器生成针对机器人处理器（如NVIDIA Jetson或TPU Edge）的定制化内核。
这些技术使模型在本地运行时仍保持接近云端版本的泛化能力，例如在折叠衣物任务中成功率达80%以上，逼近人类操作水平。
低样本迁移学习：泛化能力的生成式进化
Gemini Robotics On-Device模型的任务适应性能
区别于传统强化学习需数万次试错，该模型引入演示驱动的少样本微调机制。开发者通过50-100次遥操作演示（如人工控制机械臂完成新任务），录制动作轨迹与视觉-语言配对数据，输入模型进行参数软更新（Soft Prompt Tuning）。其底层依赖Gemini的多模态对齐能力：将演示视频帧编码为视觉token，动作序列解码为运动token，再通过跨模态注意力机制建立语义映射。例如在“系鞋带”任务中，模型能从少量演示中抽象出“交叉-穿引-拉紧”的动作范式，泛化至不同鞋型。这种能力源于预训练阶段对海量物理交互模拟数据（如MuJoCo仿真环境）的学习，使模型具备对物体动力学与操作逻辑的隐式理解。
开发赋能
安全框架下的开放生态
为加速技术落地，谷歌同步推出Gemini Robotics SDK开发套件。开发者可通过该工具包在MuJoCo物理模拟器中测试模型，并在现实环境中部署验证。
这个SDK不仅能让开发者轻松评估模型在自己任务和环境中的表现，还提供了MuJoCo物理模拟器的测试功能。开发者可以先在模拟环境中验证想法，再部署到真实机器人上，大大降低了开发成本和风险。
目前技术通过 “可信测试者”计划 逐步开放，延续了谷歌在机器人领域审慎落地的策略。
结语：
这一模型的出现也将极大地推动机器人技术的创新和发展。开发者可以基于它，开发出更多功能丰富、性能卓越的机器人应用，进一步拓展机器人在各个行业的应用边界。从长远来看，Gemini Robotics On-Device模型有望成为机器人技术发展史上的一个重要里程碑，引领机器人产业迈向一个更加智能、自主和高效的新时代。
