谷歌Gemini Robotics是由Google DeepMind推出的基于Gemini 2.0技术的先进机器人控制模型，旨在通过强大的视觉-语言-动作（VLA）能力，让机器人能够高效地完成复杂的现实世界任务。
一、主要功能
复杂任务执行：能够处理需要精确操作的多步骤任务，如折纸、将零食装入密封袋、打包午餐盒等。
多模态理解：整合视觉、语言和动作能力，支持通过自然语言指令完成任务。
环境适应性：对场景中的物体位置变化、背景变化和光照条件具有很强的鲁棒性。
多形态适应性：支持多种机器人形态，包括双臂机器人和人形机器人。
具身推理能力：通过Gemini Robotics-ER版本，增强机器人对物理空间的理解能力，提升3D检测和物体指认能力。
二、技术原理
基于Gemini 2.0架构：Gemini Robotics扩展了Gemini 2.0的多模态推理能力，增加了物理动作输出。
视觉-语言-动作（VLA）模型：通过视觉输入理解场景，解析语言指令，并生成机器人动作。
具身推理（ER）：Gemini Robotics-ER专注于空间推理，提升机器人对物理世界的理解。
数据驱动训练：结合模拟数据和真实世界数据进行训练，确保模型的泛化能力。
分层架构：云端主干网络负责复杂推理，本地动作解码器负责实时动作生成。
三、应用场景
家庭自动化：完成家务任务，如整理物品、清洁等。
工业制造：执行复杂的装配和操作任务。
医疗辅助：协助医生进行手术或护理。
物流与仓储：自动化货物搬运和分拣。
服务机器人：在餐厅、酒店等场景中提供服务。
四、使用方法
集成与部署：将Gemini Robotics模型集成到机器人控制系统中。
任务指令输入：通过自然语言或文本指令向机器人下达任务。
实时监控与调整：模型会根据环境变化实时调整动作。
安全评估：模型会评估动作的安全性，确保任务执行的安全。
五、适用人群
机器人制造商：开发新一代智能机器人。
科研人员：用于机器人技术研究和开发。
工业自动化企业：提高生产效率和灵活性。
服务行业从业者：提升服务质量和效率。
六、优缺点介绍
优点：
强大的多模态能力：能够处理复杂的视觉和语言任务。
高泛化性：适应多种场景和任务。
精细操作能力：完成高精度任务，如折纸和抓取小物体。
安全性设计：从底层控制到高层理解都进行了安全评估。
缺点：
动作速度有待提升：当前版本动作相对缓慢。
依赖高质量数据：训练数据的质量和数量影响模型性能。
复杂环境适应性仍需改进：在模拟环境与现实世界的差距中表现欠佳。
分类标签
机器人控制、AI多模态技术、具身智能、工业自动化、服务机器人