Gemini Robotics On-Device：将AI赋能本地机器人设备

某机构推出高效本地化机器人模型，具备通用操作能力和快速任务适应性。该模型基于最先进的视觉语言动作（VLA）架构，将多模态推理和现实世界理解能力融入物理世界。

技术特性

• 本地化运行：模型完全在机器人设备上运行，无需依赖数据网络
• 低延迟推理：专为延迟敏感应用优化，确保在间歇性连接环境中的稳定性
• 通用操作能力：支持解压缩包、折叠衣物等高精度操作任务
• 自然语言交互：能够理解并执行自然语言指令

开发支持

同步发布Gemini Robotics SDK开发工具包，支持开发者：

• 在自有任务和环境评估模型性能
• 使用MuJoCo物理仿真器进行测试
• 仅需50-100个示例即可适配新领域
• 通过可信测试计划获取SDK访问权限

性能表现

在评估测试中，本地化模型展现出：

• 在分布式任务和复杂多步指令执行方面优于其他本地模型
• 强大的视觉、语义和行为泛化能力
• 支持双臂机器人和人形机器人等多种实体适配

安全架构

采用全方位安全方案：

• 通过Live API实现语义和内容安全控制
• 与底层安全关键控制器集成
• 提供语义安全基准测试和红队测试框架
• 由责任发展与创新团队进行社会影响评估

应用前景

该技术标志着强大机器人模型向更广泛应用场景迈出重要一步，帮助机器人社区解决延迟和连接性挑战。通过SDK工具，开发者可快速将模型适配到特定需求，推动机器人技术创新。