随着人工智能技术的飞速发展，机器人行业迎来了前所未有的创新机遇。在这一背景下，谷歌DeepMind团队于2025年6月推出了全新的Gemini Robotics On-Device模型，标志着机器人本地人工智能应用迈入了全新时代。该技术以其强大的多模态视觉语言动作（VLA）能力，独特的本地高效运行优势以及卓越的任务泛化性能，正逐步改变机器人系统的设计理念和应用边界。 Gemini Robotics On-Device是基于此前发布的Gemini Robotics模型的进一步优化，专门针对机器人本地设备运行而设计。其核心优势在于无需依赖网络连接，能够在设备端实现低延迟、高效能的智能推理。此特性非常适合在工业自动化、家居服务、医疗辅助等对实时反应和稳定性要求极高的场景应用，极大地提升了机器人设备的实用性和适应能力。
这款模型聚焦于双臂机器人操作的基础，兼具高度的灵活性与通用性。无论是在拆包袋、折叠衣物这些日常生活中的细致操作，还是复杂的工业流水线装配任务，Gemini Robotics On-Device都能以自然语言指令为驱动，高效完成各种复杂动作。其卓越的视觉、语义和行为泛化能力，确保了机器人能够理解并灵活应对不同环境和未曾见过的任务需求。 重要的是，Gemini Robotics On-Device还支持通过少量示范来快速实现任务适应。这意味着开发者仅需提供50至100个示例，就能对模型进行微调，使它更好地满足特定应用需求。这样的特性大幅降低了机器人智能系统的开发门槛，促进了更多创新型应用的诞生。
此外，谷歌还发布了配套的Gemini Robotics SDK，旨在帮助开发者方便快捷地评价模型表现、模拟测试各类任务场景并快速适配新领域。SDK不仅支持在MuJoCo物理模拟环境中进行实验，还能够针对不同机器人实体灵活调整和优化模型，目前已成功实现从ALOHA机器人向Franka FR3双臂机器人以及Apptronik的Apollo人形机器人等多个平台的迁移。这种跨平台适应能力进一步验证了模型的泛化强度和多样化潜力。 技术安全性和责任开发是Gemini Robotics On-Device设计的重要组成部分。开发团队严格遵循谷歌AI原则，建立了全方位的安全评估体系，涵盖语义安全和物理安全。模型能够有效过滤不当内容，且与低层级的安全控制器协同工作，确保动作执行的安全可靠。
谷歌还强调持续的红队测试和语义安全基准评估，力图在发布前充分识别并降低潜在风险。同时，通过责任创新团队与安全委员会的多层审查，科学管理模型的社会影响，保障技术惠及全人类。 Gemini Robotics On-Device的出现，改变了机器人智能技术的产业格局。过去，机器人受到网络延迟和连接不稳定的困扰，限制了其实际应用的广度和深度。如今，这一本地模型方案消除了这些瓶颈，为机器人赋予了独立自主的智能决策能力。因此，无论是在仓储物流的动态环境中，还是在偏远医疗点、复杂制造现场，Gemini Robotics On-Device都能提供及时精准的操作响应，极大拓展了机器人应用的边界。
从研发角度看，Gemini Robotics On-Device也极大加速了机器人创新的步伐。通过开放SDK和可信测试者计划，广泛吸纳开发者社区的参与与反馈，形成了良好的生态闭环。各行业专家能够基于该模型进行横向拓展，结合行业特点调整算法策略和行为逻辑，推动机器人系统更加智能化、人性化。 展望未来，随着模型技术的不断进步和硬件成本的持续降低，基于Gemini Robotics On-Device的智能机器人将更加普及，深入人们的生产与生活领域。无论是服务业中的自动导览机器人，还是制造业中的柔性生产助手，都有望借助这一技术实现更高效率和更安全的操作。同时，随着对模型安全性和伦理规范的持续关注，机器人智能技术将在保障人类利益的基础上，实现可持续发展。
综上所述，Gemini Robotics On-Device不仅是一款技术突破性的机器人智能基础模型，更是机器人与现实世界融合的桥梁。它通过实现多模态感知与行动推理的本地化，让机器人系统摆脱了外部网络的束缚，拥有了更强的适应能力和操作灵活性。未来，随着多领域应用的深入展开，这一技术将成为推动机器人智能化进程的关键引擎，开启智能机器人服务新时代。
