在科技界的一次重大突破中，Google DeepMind宣布了Gemini Robotics On-Device的誕生，這是一款可完全在機器人本地部署的視覺-語言-動作（VLA）模型。這一創新標志著具身智能（Embodied AI）的發展邁入了新的階段，即從云端依賴轉向本地自主運行，為產業應用開啟了全新的可能性。
長久以來，具身智能的兩大主要障礙分別是：對云計算資源的深度依賴，限制了機器人在無網絡或網絡不穩定環境下的作業能力；以及模型體積龐大，難以在機器人有限的計算資源上高效運作。Gemini Robotics On-Device的推出，成功解決了這些問題。該模型能夠在算力受限的機器人設備上本地運行，展現出卓越的通用性和任務泛化能力，且無需依賴數據網絡，對延遲敏感的應用具有顯著優勢。
在Google DeepMind的演示視頻中，Gemini Robotics On-Device在無網絡連接的狀態下完成了多項復雜任務，如將魔方放入包裝袋、拉開包包拉鏈等，涵蓋了感知、語義理解、空間推理和高精度執行等多個環節。這些演示不僅展示了模型的高水平通用能力和穩定性，還突顯了其在各種復雜任務中的靈活性和效率。
值得注意的是，Gemini Robotics On-Device僅需50至100次演示即可學習新技能，極大地擴展了模型的應用范圍和部署靈活性。相比之下，目前大部分機器人需要成千上萬次的訓練才能完成一個任務。該模型還具有跨機器人形態的泛化能力，能夠應用于雙臂機器人、人形機器人等不同形態，進一步擴展了其應用潛力。
為了促進Gemini Robotics On-Device的廣泛應用，Google首次開放了VLA模型的微調功能。這意味著工程師或機器人公司可以基于自有數據對模型進行定制訓練，優化其在特定任務、場景或硬件平臺上的表現。同時，Google還推出了Gemini Robotics SDK，為開發者提供了模型評估和快速調整的便利工具。這些舉措表明，Google正致力于打造一個開放、通用且易于開發的機器人平臺，類似于安卓系統在智能手機行業所扮演的角色。
具身智能領域的專家指出，Gemini Robotics On-Device的發布標志著機器人終于能夠走進真實環境。以往受限于帶寬和算力，許多機器人AI只能停留在示范階段。而現在，通用模型可以真正運行在硬件終端上，即使在沒有網絡連接的情況下也能執行復雜操作。這一進展對于推動具身智能在家庭、醫療、教育等敏感場景的應用具有重要意義，解決了數據隱私、實時反應和安全穩定性等核心挑戰。
隨著AI算力和模型架構的持續演進，邊緣智能正逐漸從傳統的物聯網（IoT）走向以具身智能為代表的更高級階段。本地VLA模型將成為下一個競爭的焦點。然而，在實際落地過程中，仍面臨諸多挑戰。機器人硬件的多樣性和復雜性意味著即使是強大的通用模型，也需要針對每種具體硬件進行細致的適配和調優。數據收集和標注的成本在海量、多樣化的實際應用場景中可能異常高昂，特別是在需要專業操作知識和設備的工業或特定服務場景。
最后，機器人需要在極其復雜、動態且不可預測的真實世界環境中保持魯棒性。光照變化、物體遮擋、非結構化雜亂環境以及人機交互中的細微差異，都將對模型的實時感知和決策能力提出嚴峻考驗。確保機器人在各種實際場景中都能保持高水平的穩定性和安全性，是未來具身智能發展必須克服的關鍵難題。
