近年来，人工智能（AI）和机器人技术正以前所未有的速度发展，改变着工业制造、服务行业甚至日常生活的方方面面。作为科技领域的领军企业，谷歌再次展现出其创新实力，于2025年6月正式推出了最新的Gemini Robotics On-Device模型，这一模型不仅继承了之前Gemini Robotics的强大能力，还突破性实现了在机器人本地运行，令机器人的智能化水平进一步提升。Gemini Robotics On-Device模型支持机器人无需依赖云计算资源，即可独立完成复杂任务，这无疑为机器人行业带来了革命性的变革。谷歌深度思维（DeepMind）团队一直致力于打造更卓越的智能机器人解决方案，最新推出的Gemini On-Device模型便是这一探索的结晶。与早先的云端依赖模型不同，该模型能够在设备本地执行语言理解、视觉识别及动作规划等任务，从而极大减少了对网络连接的依赖，提升了系统的稳定性和响应速度。在多项性能基准测试中，谷歌宣称该模型的表现接近云端运行版本，并且在通用性方面优于其他同类型本地模型，尽管谷歌未具体点名竞争产品，但显然该技术已达到行业领先水平。
该模型的最大亮点在于其自然语言驱动的可控性，开发者可以通过自然语言提示（natural language prompts）调整和微调机器人的行为，进一步扩展机器人的适用范围。例如，一个程序员能够仅用简单指令指导机器人完成特定动作，无需复杂的代码编写，这简化了机器人开发流程，也打开了更多创新应用的大门。实际演示中，搭载Gemini On-Device模型的机器人能够精准地执行如解开背包拉链、整理折叠衣物等日常生活化操作。这不仅证明了模型对细节动作的高效控制，也体现了其在现实环境中的良好适应性和泛用性。谷歌首先将该模型针对ALOHA机器人进行了训练，随后又成功适配于更为复杂的双臂Franka FR3机器人以及由Apptronik开发的Apollo类人型机器人。尤其是在Franka FR3工业机器人身上，模型表现突出，能够在工业流水线的装配任务中识别并处理此前未接触过的物体和场景，展现出强大的学习和泛化能力。
除了模型本身，谷歌深度思维还同时发布了Gemini Robotics开发者工具包（SDK），使开发者能够通过50至100个任务示范快速训练机器人完成新任务。这种基于MuJoCo物理模拟器的训练方式，加速了机器人训练周期并降低了开发成本，为更多企业和开发者打开了机器人智能应用的新机会。同时，谷歌的这一创新在整个机器人行业引发了广泛关注。其他企业如Nvidia正致力于构建基础模型平台以支持类人机器人开发，开源社区驱动的Hugging Face不仅打造相关数据集与模型，还积极投身机器人研发。来自韩国的初创企业RLWRLD也在打造适用于机器人领域的基础模型。谷歌推出的Gemini On-Device在一定程度上代表了机器人智能化进入“本地化”时代，这种趋势离不开对算力提升、算法优化及硬件进步的综合推动。
机器人能够实现本地智能运行意味着在制造业、医疗服务、物流配送、家庭助手等领域，智能机器人无需持续依赖网络即可完成复杂任务，提升了可靠性并降低了潜在的隐私、延迟风险。展望未来，随着Gemini模型及类似技术的不断完善，我们可以预见智能机器人将更加普及并深入到人们生活和工作的方方面面。无论是工业流水线上的协作机器人，还是家居环境中的服务机器人，皆可因本地智能运行而变得更加灵活、高效和安全。与此同时，开发者社区也将借助谷歌提供的SDK工具及模拟平台，加快机器人新功能的研发和迭代，催生更多创新场景和应用服务。综上所述，谷歌最新的Gemini Robotics On-Device模型不仅实现了机器人智能化的关键技术突破，同时也为机器人行业描绘出一幅充满想象力的未来蓝图。从云端向本地迁移的技术趋势，不断拓展机器人应用边界，提升交互体验和任务自主性。
随着这一技术逐步商业化和普及，未来人工智能机器人必将在工业、商业乃至日常生活层面发挥更加重要和多元的作用，成为人类社会不可或缺的智能伙伴。
