Google DeepMind 推出 Gemini Robotics 設備，為機器人系統實現在地化 AI 集成

谷歌的人工智慧部門， Google DeepMind 發布了一款可本地部署的機器人模型——Gemini Robotics On-Device。該模型旨在無需依賴外部網絡，即可在機器人硬體上高效運行。它展現了在各種用例中通用靈活性和任務自適應方面的先進能力。

該模型完全基於 機器人 即使在網路連線不可靠或沒有網路連線的環境中，也能降低延遲並保持運作穩定性。它適用於雙臂機器人系統，對運算能力的要求極低。

Gemini Robotics On-Device 擴展了 Gemini Robotics 先前模型的功能，支援即時、靈巧的任務執行，能夠針對新任務進行微調，並支援自然語言命令解釋。該系統在處理視覺和語義變化的任務（例如操縱軟物體或執行多步驟指令）方面表現出一致的表現。

評估表明，該模型在不同條件下均具有良好的泛化能力，並且在複雜場景下的表現優於同類設備端系統。對於需要超越本地約束的增強功能的開發者，我們提供了 Gemini Robotics 模型的替代版本。

Gemini Robotics On-Device 成為首個可供微調的 VLA 模型，其開發注重安全性和負責任的創新

Gemini Robotics On-Device 是本系列中首個可供微調的 VLA 模型實例。該模型無需修改即可執行一系列任務，同時還可以進行調整以增強其在特定應用中的效能。只需進行相對較少的演示（通常在 50 到 100 個之間）即可完成調整，這證明了該模型能夠將其基礎功能應用於不熟悉的任務。

發展 所有 Gemini Robotics 型號均遵循與既定 AI 原則相符的框架，並包含涵蓋語義和物理維度的全面安全策略。語意和內容相關的安全性透過 Live API 進行監控，同時整合了低階安全關鍵控制器來管理實體操作的執行。我們已引入語意安全基準進行全系統評估，並建議採用包括紅隊測試在內的針對性測試方法來識別安全相關的弱點。

負責任開發與創新團隊負責監督這些模型的實際影響，評估其潛在風險和社會影響。責任與安全委員會負責審查這些發現，並提出建議，為模型的持續發展提供參考，旨在增強正面成果，同時減少潛在危害。