Google DeepMind重磅推出新一代機器人AI模型——Gemini Robotics On-Device，引發行業熱議。這款模型以其完全本地化運行、強大的任務適應能力和低樣本學習特性，展現了機器人AI技術的全新突破。AIbase整理最新網絡信息，爲您深度解析這款模型的創新點及其對機器人產業的潛在影響。

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完全本地化運行:擺脫雲端束縛

Gemini Robotics On-Device的最大亮點在於其完全在機器人本地硬件上運行，無需依賴雲端計算資源。這一特性解決了傳統雲端機器人面臨的延遲和連接不穩定問題，尤其適用於網絡環境受限的場景，如工廠、倉庫或偏遠地區。據介紹，該模型在本地運行時仍能接近雲端Gemini模型的性能，展現出強大的計算效率和可靠性。

多任務能力:從拉拉鍊到疊衣服

這款模型集成了視覺、語言和動作控制，具備出色的多模態能力。它能通過自然語言指令理解人類意圖，並轉化爲精準的機器人動作。演示中，機器人成功完成了拉拉鍊、倒液體、疊衣服等複雜任務，甚至在未“見過”的場景中表現出色，例如在工業流水線上進行組裝。Google DeepMind表示，該模型在雙臂機器人（如Franka FR3和Apollo人形機器人）上的表現尤爲突出，展現了通用靈巧性和任務泛化能力。

低樣本學習:50-100次示範即可上手

Gemini Robotics On-Device的另一大創新是其低樣本學習能力。開發者只需通過50至100次任務示範，即可讓機器人快速適應新任務。這種高效的微調方式得益於模型基於Gemini2.0的架構，結合了強大的視覺感知、語義理解和行爲生成能力。Google DeepMind還發布了Gemini Robotics SDK，允許開發者在MuJoCo物理模擬器中測試模型，並通過“可信測試者”計劃獲取開發權限，極大降低了機器人AI的部署門檻。

行業前景:重新定義機器人應用

Gemini Robotics On-Device的發佈標誌着機器人AI邁向“可用、可部署、可泛化”的新階段。其本地化運行和低樣本學習的特性，不僅降低了企業的部署成本，還推動了機器人技術在製造業、物流、安保等領域的廣泛應用。然而，模型在複雜環境下的泛化能力和安全性仍需進一步驗證。AIbase認爲，隨着Google DeepMind持續優化，這一技術有望重塑機器人行業的未來格局。

Google DeepMind的Gemini Robotics On-Device以其本地化運行、多任務能力和低樣本學習特性，展現了機器人AI技術的突破性進展。從拉拉鍊到工業組裝，這款模型爲機器人賦予了前所未有的靈活性和智能性。未來，隨着SDK的開放和技術的迭代，機器人或將成爲各行業不可或缺的“全能助手”。