Gemini Robotics On‑Device翻译站点

Gemini Robotics On‑Device 是什么？

Gemini Robotics On‑Device 是 Google DeepMind 最新发布的本地智慧机器人模型，专为双臂机器人设计，支持完全在设备端离线运行，无需云端连接。它建立在 Gemini Robotics VLA 模型的基础上，同时优化性能、降低延迟，使机器人能够快速适配各种真实任务场景，如解锁包、折叠衣物等操作任务。

为什么 On‑Device 是未来趋势？

降低延迟与提升安全性

与传统云端模型相比，Gemini Robotics On‑Device 实现边缘计算，极大减少网络延迟，更适合对实时性要求高的应用场景，如机器人手臂、医疗设备、工业自动化。

网络不良环境下的可靠性

无需依赖互联网连接，在偏远或网速不稳定地区依然可稳定运行，适合仓储、室外巡检、战场环境等场景部署。

核心能力与技术亮点

高通用力与任务适应能力

在无需重新训练的情况下，Gemini Robotics On‑Device 可通过提示完成多种日常操作任务，包括拆袋、折衣等。通过少量示范（50–100 次）即可进行新任务的 fine‑tuning，适应能力强。

视觉+语言+行动三模联动

作为 VLA 模型，具备语义理解、视觉认知及任务执行能力，可根据自然语言指令识别物体并实时完成任务。

多平台适配性

最初训练于 ALOHA 双臂机器人平台，已有案例证明可适配 Franka FR3 工业臂和 Apptronik Apollo 仿人型机器人，实现跨硬件部署。

节能高效，适合边缘部署

模型体积更小、计算更高效，能够在设备端实现低功耗、低延迟推理，适合嵌入式系统使用。

开发者友好：Gemini Robotics SDK

Google DeepMind 同步发布了一套 SDK，允许开发者在 MuJoCo 模拟器及真实机器人上运行、测试与微调模型。申请“trusted tester” 后即可访问 SDK，实现以下目标：快速评估模型在特定任务上的表现

• 少量示范即可 fine-tune 新任务

• 使用模拟器测试并导出到机器人部署

实际案例与性能评估

操作任务测试

在解包、折衣、拧瓶盖等 7 项任务中，On‑Device 模型展示出对新任务强适应能力，通过少量微调即可胜任，性能接近旗舰云端模型。

跨平台实证

• Franka FR3：完成未见过的叠衣、工位装配等复杂操作

• Apptronik Apollo：成功执行自然语言的多步骤任务
  证明其环境泛化与动作迁移能力强。

对比评测

相较于其他本地运行 VLA 模型，Gemini Robotics On‑Device 在抗任务外分布性、任务性强度和操作精度方面表现领先。

应用场景广泛

工业自动化

适合流水线装配、检测、包装搬运等任务，用少量示范快速适配复杂流程。

零售补货

在货架补货、库存盘点等场景，能够识别商品缺失并执行补货动作。

智能家居与护理

未来可用于老人/儿童陪护，处理衣物整理、家居辅助任务等日常场景。

边远环境工作

在偏远站点、野外考察、灾区救援等没有网络环境下仍可稳定作业。

常见问题（FAQ）

Q1: 如何获取 Gemini Robotics On‑Device SDK？
A1: 可前往 DeepMind 博客页面填写申请表，加入 “trusted tester program” 后获取 SDK 下载权限。

Q2: 支持哪些机器人平台？
A2: 初始为 ALOHA 训练，已成功适配 Franka FR3、Apptronik Apollo 等双臂与仿人机器人平台。

Q3: 需要多少示范才能适配新任务？
A3: 通常输入 50–100 次任务示范即可完成 fine‑tuning。

Q4: 与旗舰版本相比有什么差距？
A4: On‑Device 在运行速度和边缘部署上有优势，而旗舰云端模型在鲁棒性和复杂度上更强，但差距不大。适用于入门与安全敏感场景。

Q5: 安全性如何保障？
A5: DeepMind 实施责任治理机制，采用 red‑teaming 和物理语义安全检测以防误操作。

Q6: 模型支持后续扩展吗？
A6: 支持可持续 fine‑tuning、跨平台迁移和 SDK 更新，开发者可构建定制化应用。

为什么推荐 Gemini Robotics On‑Device？

1. 低延迟反应：边缘推理保证机器人实时响应，适合工业与护理应用。

2. 高通用性：从试验到落地，适配多个平台与任务。

3. 最少示范即可部署：高效推动定制化应用落地流程。

4. 离线运行安全性高：无网络依赖，信息保密与稳定性强。

5. 开发者友好 SDK 支持：方便测试、模拟与转向物理部署。

6. 符合 AI 伦理与责任标准：DeepMind 安全治理全面匹配行业所需。

未来展望

• 向更多机器人平台扩展支持，如移动机器人、服务机器人

• 增强多模态能力，引入触觉、音频等感知

• 提供 API 接入和 CI/CD 集成支持，推动商业化部署

• 推出轻量级版本适配小型设备如家庭机器人

• 深化安全与伦理标准，拓展 red‑teaming 和物理行为审核

总结

Gemini Robotics On‑Device 标志着通用机器人智能新时代，首次实现高性能 VLA 模型在本地设备端离线部署。凭借其低延迟、高适配、少础示范快速 fine‑tune 和安全无网运行优势，它为工业、零售、护理等领域提供了强大技术支撑。