谷歌 DeepMind 机器人 AI 模型实现本地化运行:可完成系鞋带等高难度任务

谷歌 DeepMind 机器人 AI 模型实现本地化运行:可完成系鞋带等高难度任务

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IT之家 6 月 24 日消息,谷歌 DeepMind 今日发布博客文章,宣布推出一种全新的 Gemini Robotics On-Device 本地化机器人 AI 模型。该模型基于视觉-语言-动作(VLA)架构,无需云端支持即可实现实体机器人控制。核心特性包括:技术能力:独立运行于机器人设备,支持低延迟响应(IT之家注:适用于网络不稳定场景,如医疗环境)完成高精度操作任务(如打开包袋拉链、叠衣

IT之家 6 月 24 日消息,谷歌 DeepMind 今日发布博客文章,宣布推出一种全新的 Gemini Robotics On-Device 本地化机器人 AI 模型。

该模型基于视觉-语言-动作(VLA)架构,无需云端支持即可实现实体机器人控制。核心特性包括:

技术能力:

    • 独立运行于机器人设备,支持低延迟响应(IT之家注:适用于网络不稳定场景,如医疗环境)

    • 完成高精度操作任务(如打开包袋拉链、叠衣服、系鞋带)

    • 双机械臂设计,适配 ALOHA、Franka FR3 及 Apollo 人形机器人

开发适配:

    • 提供 Gemini Robotics SDK 工具包

    • 开发者通过 50-100 次任务演示即可定制新功能

    • 支持 MuJoCo 物理模拟器测试

安全保障:

    • 通过 Live API 实施语义安全检测

    • 底层安全控制器管理动作力度与速度

    • 开放语义安全基准测试框架

项目负责人 Carolina Parada 表示:“该系统借鉴 Gemini 多模态世界理解能力,如同 Gemini 生成文本 / 代码 / 图像那样生成机器人动作”。

谷歌表示,该模型现在只面向可信测试计划开发者开放,基于 Gemini 2.0 架构开发(落后于 Gemini 2.5 最新版本)。

参考资料:

  • 《Gemini Robotics On-Device brings AI to local robotic devices》

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