【视频】机器人迎来 “离线大脑”：谷歌 DeepMind Gemini Robotics On-Device 如何改写行业规则？

【摘要】Gemini Robotics On-Device是谷歌DeepMind发布的首个可在机器人本地独立运行的视觉-语言-动作（VLA）模型，彻底摆脱云端依赖，实现离线智能。其多模态融合、极强泛化与迁移能力、开发者友好生态和双重安全机制，正推动机器人行业迈向“去中心化”与“设备即大脑”的新纪元。

引言

2025年6月，谷歌DeepMind正式发布Gemini Robotics On-Device——全球首个可在机器人本地独立运行的视觉-语言-动作（VLA）模型。这一突破不仅是机器人智能化进程的里程碑，更是具身智能（Embodied AI）从“云端依赖”迈向“本地自主”的关键转折点。它让机器人在断网、弱网等极端环境下依然能精准理解自然语言指令、感知复杂环境并完成高难度操作，极大拓展了机器人在工业、医疗、家庭、灾难救援等领域的应用边界11034。

本文将从技术原理、核心优势、开发者生态、行业影响与未来挑战等多维度，深度剖析Gemini Robotics On-Device如何重塑机器人行业规则，推动“设备即大脑”的新生态加速成型。

一、🚀 技术突破：从云端依赖到本地智能的跨越

1.1 首个本地化VLA模型的诞生

Gemini Robotics On-Device是谷歌DeepMind基于Gemini 2.0架构打造的首个可在机器人本地独立运行的VLA（视觉-语言-动作）模型。它集成了视觉感知、自然语言理解与动作规划三大能力，彻底摆脱了对云端算力和网络连接的依赖11034。

1.1.1 关键特性

• 本地运行：在算力受限的机器人硬件上高效推理，无需数据上传云端，极大降低延迟。

• 离线智能：即使在无网络或网络极不稳定环境下，依然能独立完成复杂任务。

• 多模态融合：视觉、语言、动作三大模块深度集成，支持自然语言指令到物理动作的全链路闭环。

• 高精度操作：可完成如“将魔方装入袋子”“拉开饭盒拉链”“墙面固定水平仪”等高难度任务。

1.1.2 技术架构

Gemini Robotics On-Device采用多模态Transformer为核心，融合视觉编码器、语言理解模块和动作生成器。其推理流程如下：

1.2 VLA模型的多模态融合

Gemini Robotics On-Device的最大创新在于将视觉、语言、动作三大AI能力深度融合，形成端到端的智能闭环513。

• 视觉感知：实时捕捉环境细节，识别物体、空间关系、动态变化。

• 语言理解：解析复杂、多步骤的自然语言指令，支持上下文推理。

• 动作规划：结合视觉与语言信息，生成精准的机械控制信号，实现高精度操作。

例如，面对“将桌上水果放入碗中”指令，模型会自动识别水果种类、定位空间位置、规划机械臂路径并完成抓取与放置，全程无需云端干预，响应延迟降至毫秒级110。

二、💡 核心优势：性能与适应性的双重革新

2.1 碾压级性能：重新定义本地模型标杆

Gemini Robotics On-Device在多项行业基准测试中展现出远超前代本地模型的性能1319：

• 泛化能力：能识别训练中未见过的物体、场景，支持复杂多步骤指令。

• 鲁棒性：在施加干扰、光照变化、物体遮挡等复杂环境下，依然能稳定完成任务。

• 低延迟：本地推理极大缩短响应时间，适用于对实时性要求极高的工业、医疗等场景。

• 任务完成率提升：在网络受限场景下，任务完成率较云端方案提升70%1。

2.2 轻量化适配：50-100次演示解锁新技能

Gemini Robotics On-Device具备极强的迁移学习与适应能力，开发者仅需50-100次人工演示即可让机器人掌握全新任务11316。

2.2.1 迁移学习流程

1. 人工演示：开发者通过遥操作或手动示范目标任务（如折叠衣物、装配皮带）。

2. 模型微调：模型自动学习演示数据，调整参数以适应新任务。

3. 跨平台适配：即使机器人硬件结构差异巨大（如从工业机械臂到人形机器人），也能通过微调动力学参数实现高效迁移。

2.2.2 典型应用场景

• 工业机械臂（Franka FR3）：精准装配、复杂抓取、流水线操作。

• 人形机器人（Apollo）：家庭服务、物品整理、辅助护理。

• 多机器人协作：同一模型可在不同机器人间迁移，极大降低开发与部署成本20。

三、🛠️ 开发者生态：工具链赋能产业落地

3.1 Gemini Robotics SDK：降低技术接入门槛

谷歌同步推出的Gemini Robotics SDK为开发者提供了一站式开发平台11319：

• 本地部署：支持在本地环境快速部署模型，无需复杂配置。

• 性能评估：实时监控识别准确率、动作完成度等关键指标。

• 可视化调试：图形化界面直观调试指令解析与动作规划，无需底层算法知识。

• 快速原型：大幅缩短从创意到原型的周期，助力创新加速落地。

3.1.1 SDK功能模块一览

3.2 MuJoCo物理模拟器：虚拟验证降低试错成本

SDK集成的MuJoCo物理模拟器为开发者提供了高精度虚拟测试环境1335：

• 高保真物理仿真：模拟不同摩擦力、物体形状、环境干扰等复杂工况。

• 虚拟任务验证：在部署前可反复测试任务流程，避免真实硬件损耗。

• 开发成本降低：将试错成本降低60%以上，加速产品迭代。

3.2.1 典型应用流程

四、🌐 挑战与未来：从技术突破到生态构建

4.1 安全与伦理：为智能加装“双重保险”

随着机器人自主性提升，安全与伦理风险成为行业关注焦点8914。

4.1.1 双重安全机制

• 语义安全审查：通过与Gemini Live API联动，先对指令进行安全性校验，自动识别并拒绝执行如“拆除安全装置”等危险指令。

• 物理限位保护：在硬件层设置动作力度、运动范围等物理限制，防止机器人因误操作造成伤害。

4.1.2 行业安全基准

• 开放安全基准测试框架：开发者可自定义安全测试用例，进行“红队演练”暴露潜在风险。

• 多层AI管理：底层VLA模型负责动作生成，上级VLA模型负责推理与安全判断，实现“AI管理AI”2325。

4.2 行业影响：开启机器人“去中心化”时代

Gemini Robotics On-Device的发布，标志着机器人从“云端附庸”向“独立智能体”转型120。

4.2.1 行业变革趋势

• 工厂产线：无需依赖稳定网络，实现24小时自动化生产。

• 灾难救援：断网灾区机器人可自主执行搜救任务。

• 家庭服务：离线完成复杂家务，保护用户隐私。

• 医疗护理：在高隐私、高安全要求场景下独立作业。

4.2.2 生态构建展望

• “设备即大脑”新范式：每台机器人都可拥有独立智能，摆脱中心化云端调度。

• 开发者创新加速：SDK与模拟器工具链降低门槛，激发千行百业创新活力。

• 标准化与普及：随着硬件与软件标准趋同，机器人行业有望迎来“安卓时刻”1。

结论

Gemini Robotics On-Device的横空出世，彻底打破了机器人智能“云端依赖”的技术天花板。其多模态融合、极强泛化与迁移能力、开发者友好生态和双重安全机制，不仅让机器人在极端环境下也能独立作业，更为行业带来了“去中心化”“设备即大脑”的全新范式。未来，随着开发者生态的繁荣和应用场景的不断拓展，具身智能有望从实验室走向千行百业，推动人机协作迈入全新时代。

📢💻【省心锐评】

当 “断网即失效” 成为历史，当机器人能通过少量演示快速掌握新技能，我们正迎来一个设备端智能爆发的黄金时代。随着 Gemini Robotics SDK 的开放，这场由 “离线大脑” 引发的机器人革命，即将在开发者手中催生更多颠覆性应用。