谷歌发布Gemini Robotics On-Device，首次实现机器人AI模型完全本地化运行

主要观点总结

谷歌 DeepMind 发布了专为机器人设计的人工智能系统 Gemini Robotics On-Device 模型。该模型能在机器人设备本地运行，无需依赖云端连接，赋予机器人前所未有的自主性与灵活性。新模型解决了传统机器人系统存在的核心痛点，具有强大的多模态理解能力，能够实现视觉、语言和动作的同步处理。该模型在自主性上实现了质的飞跃，能在网络信号不佳的环境中独立工作。其可适应性和通用性也得到了关注，开发者可以根据特定需求和应用场景对模型进行定制化训练。然而，该模型的安全性也需要引起关注，谷歌建议开发者采用多层安全策略以确保机器人的行为安全、可控、可预测。

关键观点总结

关键观点1: Gemini Robotics On-Device 模型的特点和优势

这是一个专为机器人设计的人工智能系统，可在机器人设备本地运行，无需依赖云端连接，赋予机器人前所未有的自主性与灵活性。它解决了传统机器人系统的核心痛点，具有强大的多模态理解能力，能够同时处理视觉输入、自然语言指令和动作输出。

关键观点2: 模型的自主性和应用

与前代需要云端协同的 Gemini Robotics 系统相比，On-Device 模型在自主性上实现了质的飞跃。它能在网络信号不佳甚至完全没有网络的“离线”环境中独立工作，在特殊场景如偏远地区勘探、工厂车间和医疗保健环境中有广泛应用。

关键观点3: 模型的性能表现

Gemini Robotics On-Device 模型在多项泛化能力基准测试中的表现已非常接近需要云端支持的旗舰版 Gemini Robotics 模型，并显著优于之前的其他本地化模型。

关键观点4: 模型的可适应性和通用性

该模型具有可适应性和通用性。开发者可以根据自己的特定需求和应用场景对模型进行定制化训练。模型能够快速学习并掌握新技能，展现出强大的“快速任务适应”能力。此外，该模型还能成功适配到多种第三方机器人上。

关键观点5: 模型的安全性问题和解决方案

虽然模型的强大能力得到了认可，但其安全性也引起了担忧。为了确保机器人的行为安全、可控、可预测，谷歌建议开发者采用多层安全策略。这些策略包括将本地模型与标准的 Gemini Live API 连接进行语义和内容审查，以及在机器人硬件层面部署一个低级别的安全控制器等。

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