谷歌推出首个本地具身智能模型GeminiRobotics

最近发现不少小伙伴都对科技周边很感兴趣，所以今天继续给大家介绍科技周边相关的知识，本文《谷歌推出首个本地具身智能模型Gemini Robotics》主要内容涉及到等等知识点，希望能帮到你！当然如果阅读本文时存在不同想法，可以在评论中表达，但是请勿使用过激的措辞~

Gemini Robotics On-Device 是谷歌 DeepMind 推出的首款可在机器人本地运行的视觉-语言-动作（VLA）模型。该模型具备强大的离线操作能力，能够根据自然语言指令执行精细任务，例如拉开袋子、叠衣服等。它支持多种机器人本体部署，响应延迟低，适用于对延迟敏感的应用场景。Gemini Robotics On-Device 具备快速适应新任务的能力，仅需 50 到 100 个演示样本即可学会新动作，展现出良好的泛化性能。谷歌还推出了 Gemini Robotics SDK，帮助开发者评估和部署模型，从而降低开发成本与风险。

Gemini Robotics On-Device 的核心功能

• 本地运行能力：Gemini Robotics On-Device 可完全在机器人设备端运行，无需依赖云端计算，有效解决网络延迟和连接不稳定问题。即使在网络信号差或无网络环境下，也能稳定执行任务。
• 自然语言理解：模型能准确解析人类自然语言指令，处理复杂的多步骤任务，使机器人更贴近人类意图进行操作。
• 高精度任务执行：适用于从人形机器人到工业双臂机器人的多种平台，可完成如拉开袋子、叠衣服、给午餐盒拉链、抽卡片、倒沙拉酱以及工业级皮带装配等需要精细操作的任务。
• 快速学习能力：首次开放 VLA 模型微调功能，开发者只需提供 50 至 100 个演示样本，即可让模型掌握新任务。即便是复杂任务，也仅需不到 100 个样本就能达到较高成功率。
• 跨平台兼容性：模型可部署于不同机器人平台，例如双臂 Franka FR3 机器人和 Apptronik 公司的 Apollo 人形机器人，显示出出色的泛化能力。

Gemini Robotics On-Device 的技术实现

• 多模态融合处理：基于 Gemini 2.0 的多模态推理能力，模型可同时处理视觉、语言及动作等多种信息类型。通过视觉感知环境，结合语言指令确定目标，并生成相应的动作来完成任务。
• 轻量化模型设计：为实现在机器人本地高效运行，模型进行了优化处理，在减少计算资源消耗的同时保持高性能。低延迟推理确保任务可实时执行。
• 可微调机制：作为谷歌首个允许微调的 VLA 模型，开发者可通过少量演示样本对其进行调整，使其适应新任务与新环境。这种机制提升了机器人学习新技能的速度与灵活性。
• 安全防护体系：采用语义与物理安全并重的设计理念。借助 Live API 检测潜在语义或内容安全问题，防止危险行为发生；同时与底层安全控制器接口对接，确保动作符合物理安全标准，保障任务执行过程中的安全性。

Gemini Robotics On-Device 的项目链接

• 官方网站：http://deepmind.google/discover/blog/gemini-robotics-on-device-brings-ai-to-local-robotic-devices/

Gemini Robotics On-Device 的应用领域

• 智能制造：在工业生产线中执行复杂装配任务，如汽车零部件组装、电子设备精密安装等，提升生产效率与产品质量。
• 物流仓储：协助完成货物搬运、库存管理，识别商品信息并按指令分类、堆叠，优化物流流程，降低人工错误率。
• 医疗护理：辅助医护人员传递手术器械、指导康复训练等工作，为患者提供精准服务，减轻医护工作压力。
• 家庭服务：承担家务劳动，如打扫卫生、整理物品、照顾老人和儿童等，提高生活便利性和舒适度。
• 零售服务：在商场、超市等场所提供商品查询、购物引导、货物搬运等服务，提升顾客购物体验。

文中关于的知识介绍，希望对你的学习有所帮助！若是受益匪浅，那就动动鼠标收藏这篇《谷歌推出首个本地具身智能模型GeminiRobotics》文章吧，也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。