摘要： 谷歌DeepMind近日发布了Gemini Robotics，一款基于Gemini 2.0的具身智能大模型，旨在将AI的强大能力引入物理世界，赋予机器人更强的感知、理解和行动能力。该项目包含Gemini Robotics-ER和Gemini Robotics两个主要模型，分别侧重于具身推理和复杂操作任务，预示着机器人技术在工业、物流、家庭服务等领域应用的巨大潜力。
正文：
人工智能（AI）正在以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，而机器人作为AI的物理载体，正迎来一场由具身智能驱动的变革。谷歌DeepMind最新发布的Gemini Robotics，正是这场变革中的一颗耀眼明星。这款基于Gemini 2.0的具身智能大模型，旨在赋予机器人更接近人类的感知、理解和行动能力，从而在复杂多变的环境中执行更加精细和复杂的任务。
Gemini Robotics：两大模型构建智能基石
Gemini Robotics项目包含两个核心模型：Gemini Robotics-ER和Gemini Robotics。
- Gemini Robotics-ER：增强版的视觉-语言模型（VLM），专注于具身推理。 它可以理解三维空间、进行物体检测、识别指向和轨迹，甚至预测抓取动作。这使得机器人能够更好地理解周围环境，为后续的行动决策提供可靠的基础。
- Gemini Robotics：视觉-语言-动作（VLA）模型，直接控制机器人完成复杂操作。 它对物体类型和位置变化具有很强的鲁棒性，能够执行开放词汇指令，这意味着用户可以用自然语言直接指挥机器人完成任务，无需复杂的编程。
更令人兴奋的是，经过进一步的微调，Gemini Robotics能够胜任折纸、玩牌等长时域、高灵活性的任务，并能快速适应新的任务和机器人形态。这意味着机器人不再是只能执行预设程序的“机器”，而是能够像人类一样，通过学习和适应来完成各种复杂任务的智能助手。
技术原理：Gemini 2.0+具身推理+VLA架构
Gemini Robotics的技术核心在于以下几个方面：
- Gemini 2.0 基础模型： Gemini 2.0为Gemini Robotics提供了强大的视觉和语言理解能力，这是机器人感知和理解世界的基础。
- 具身推理： Gemini Robotics-ER专注于具身推理能力，使机器人能够理解物理世界中的三维空间、物体关系和运动轨迹。这对于机器人进行环境感知和行动规划至关重要。
- 视觉-语言-动作（VLA）模型： VLA模型是Gemini Robotics的核心，它通过摄像头获取场景图像，识别物体和环境，理解自然语言指令，并将其转化为具体的机器人动作。
- 数据驱动的训练： Gemini Robotics的训练依赖于大量的机器人动作数据和非机器人数据（如网络图像、文本、视频等）。这些数据为机器人提供了丰富的背景知识和泛化能力。
- 架构设计： Gemini Robotics采用云端VLA主干网络和本地动作解码器的架构。云端VLA主干网络负责处理复杂的视觉和语言推理任务，而本地动作解码器则运行在机器人本地，负责实时生成动作指令，确保低延迟和高响应性。
应用场景：潜力无限的未来
Gemini Robotics的强大能力使其在多个领域具有广阔的应用前景：
- 工业制造： 复杂装配、质量检测和修复等环节，提高生产效率和精度。
- 物流仓储： 货物分拣、包装和装卸自动化，提升物流效率。
- 家庭服务： 协助家务劳动，如整理、清洁和照顾老年人或残疾人。
- 医疗健康： 辅助康复训练和手术操作，支持医疗流程。
- 教育科研： 作为教育工具和科研助手，支持教学和实验操作。
结论：具身智能的未来已来
Gemini Robotics的发布，标志着具身智能技术进入了一个新的阶段。它不仅展示了AI在物理世界中的巨大潜力，也为机器人技术的发展指明了方向。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们有理由相信，具身智能将深刻改变我们的生活和工作方式，开启一个全新的智能时代。
参考文献：
- DeepMind官方博客：https://deepmind.google/discover/blog/gemini-robotics
- Gemini Robotics技术论文：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini-robotics
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