6 月 28 日消息，在谷歌的最新播客中，机器人在 Gemini 人工智能技术的加持下，未经教授就完成了一次 「扣篮」 动作，展现出迅速适应新场景的能力。
两天前的洛杉矶，运行着 Gemini Robotics On-Device 模型的机器人还在 RSS2025（机器人软件与系统大会） 上完成了全球首个互动式现场展示。硅谷 AI 观察人士 Ted Xiao 表示，「它仿佛是对未来的神奇一瞥——只需与你的机器人对话，它就会做出适当的回应，并尝试执行一些合理的操作。新的物体、新的命令、新的技能。」
谷歌 Gemini Robotics On-Device 模型发布于 6 月 24 日，AI 被引入了机器人，在整个过程中不需要持续的互联网连接，机器人实现了脱机工作。
谷歌在 X 上表示，这是自己首个 「视觉-语言-动作」 模型，旨在能够帮助机器人更快、更高效地适应新任务和新环境。如果我们稍加回忆，今年 2 月底，Figure 发布的 「历史上最重大的人工智能更新」——Helix 也是一款用于通用人形机器人控制的 「视觉-语言-动作」(VLA) 模型。
不同的是，由于谷歌家的这款模型独立于数据网络运行，它对延迟敏感的应用程序很有帮助，并确保了间歇性或零连接环境中的稳健性。
事实上，早在今年 3 月，谷歌就推出了第一代 VLA（视觉语言动作） 模型 Gemini Robotics，将 Gemini 2.0 的多模态推理和现实世界理解带入物理世界。
而作为双臂机器人的基础模型的新选手 Gemini Robotics On-Device ，除了最大限度减少计算资源需求之外，主要解决 3 个问题：灵巧操作、新任务的微调和适应、基于本地运行的低延迟快速推理。
官方演示视频中，这一对灵巧手不仅可以拿起一支笔，还可以相互配合拔掉笔盖。
在接下来的测试中，这一对灵巧手完成了 「放置蓝色的砖块」、「拉开中间的抽屉」 和 「归位 『梨』 模型」 的任务，显示出强大的视觉、语义和行为泛化能力，并且仅仅依赖自然语言指令——「Can you close the middle drawer」？
演示之外，基础跑分数据上，Gemini Robotics On-Device 也有不俗的表现。
首先是泛化能力，谷歌直接拉出了 「当家花旦」——旗舰 Gemini Robotics 模型和 Previous Best On-Device 模型进行比拼。结果上，Gemini Robotics On-Device 虽然略低于旗舰产品的表现，但也超出之前最好的离线模型一大截。
而在分布式任务和复杂的多步骤指令方面，Gemini Robotics On-Device 模型的表现也优于其他设备端替代方案。
早在 2 月 Figure 的相关文章中就曾提到，「与受控的工业环境不同，家里堆满了无数的物品——精致的玻璃器皿、皱巴巴的衣服、散落的玩具——每件物品都有不可预测的形状、大小、颜色和纹理。为了让机器人在家庭中发挥作用，它们需要能够按需产生智能的新行为，尤其是对它们从未见过的物体。」 机器人技术上的一大难题在于，举一反一简单，举一反三并不容易。
如何处理在训练样本中从未见过的任务，直接反映了机器人对新任务的适应能力。Figure 家的 Helix 给出的解法是使用一组神经网络权重来学习所有行为，建立了两个可以通信的 「系统 1、系统 2」 来分别完成 「想」 和 「干」，而无需任何针对特定任务的微调。
而 Gemini Robotics On-Device 给开发者提供了微调的选择，通过 50 到 100 次演示即可快速适应新任务。微调任务的跑分如下：
在喂了 Gemini Robotics On-Device 100 个以内的示例之后，它展现出了如上图所示的适应能力。
谷歌还公布了这一性能的演示，并将其进一步调整到了双臂 Franka FR3 机器人和 Apptronik 的 Apollo 人形机器人中。
在双臂 Franka 上，该模型执行通用指令，可以处理以前未见过的物体和场景、完成折叠衣服等灵巧的任务，包括需要精确度和灵巧性的工业皮带组装任务。
在阿波罗人形机器人上同样如此，通用模型可以遵循自然语言指令，以通用的方式操控不同的物体，包括之前从未见过的物体。
对此，有网友认为，谷歌的脱机 AI 机器人存在改变游戏规则的可能性。
当然，也有网友并不买账。提问这和特斯拉机器人的设计有什么不同，又和 ylecun 在 Meta 所做的工作有什么不一样。
在机器人/具身智能这个赛道，各家大模型正在 「八仙过海」，技术向度展现出了多样性和丰富性，但最终指向了同一个命题——如何让 AI 在三维物理世界建立真正的因果认知。
或许正如谷歌在技术白皮书中所写：「机器人不应是人类的模仿者，而应成为物理世界的解读者」。
文章标题：谷歌拍了拍 Figure 说，「起来卷」
文章链接：https://www.huxiu.com/article/4517311.html
阅读原文：谷歌拍了拍 Figure 说，「起来卷」_周天财经网
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6 月 28 日消息，在谷歌的最新播客中，机器人在 Gemini 人工智能技术的加持下，未经教授就完成了一次 「扣篮」 动作，展现出迅速适应新场景的能力。
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谷歌 Gemini Robotics On-Device 模型发布于 6 月 24 日，AI 被引入了机器人，在整个过程中不需要持续的互联网连接，机器人实现了脱机工作。
谷歌在 X 上表示，这是自己首个 「视觉-语言-动作」 模型，旨在能够帮助机器人更快、更高效地适应新任务和新环境。如果我们稍加回忆，今年 2 月底，Figure 发布的 「历史上最重大的人工智能更新」——Helix 也是一款用于通用人形机器人控制的 「视觉-语言-动作」(VLA) 模型。
不同的是，由于谷歌家的这款模型独立于数据网络运行，它对延迟敏感的应用程序很有帮助，并确保了间歇性或零连接环境中的稳健性。
事实上，早在今年 3 月，谷歌就推出了第一代 VLA（视觉语言动作） 模型 Gemini Robotics，将 Gemini 2.0 的多模态推理和现实世界理解带入物理世界。
而作为双臂机器人的基础模型的新选手 Gemini Robotics On-Device ，除了最大限度减少计算资源需求之外，主要解决 3 个问题：灵巧操作、新任务的微调和适应、基于本地运行的低延迟快速推理。
官方演示视频中，这一对灵巧手不仅可以拿起一支笔，还可以相互配合拔掉笔盖。
在接下来的测试中，这一对灵巧手完成了 「放置蓝色的砖块」、「拉开中间的抽屉」 和 「归位 『梨』 模型」 的任务，显示出强大的视觉、语义和行为泛化能力，并且仅仅依赖自然语言指令——「Can you close the middle drawer」？
演示之外，基础跑分数据上，Gemini Robotics On-Device 也有不俗的表现。
首先是泛化能力，谷歌直接拉出了 「当家花旦」——旗舰 Gemini Robotics 模型和 Previous Best On-Device 模型进行比拼。结果上，Gemini Robotics On-Device 虽然略低于旗舰产品的表现，但也超出之前最好的离线模型一大截。
而在分布式任务和复杂的多步骤指令方面，Gemini Robotics On-Device 模型的表现也优于其他设备端替代方案。
早在 2 月 Figure 的相关文章中就曾提到，「与受控的工业环境不同，家里堆满了无数的物品——精致的玻璃器皿、皱巴巴的衣服、散落的玩具——每件物品都有不可预测的形状、大小、颜色和纹理。为了让机器人在家庭中发挥作用，它们需要能够按需产生智能的新行为，尤其是对它们从未见过的物体。」 机器人技术上的一大难题在于，举一反一简单，举一反三并不容易。
如何处理在训练样本中从未见过的任务，直接反映了机器人对新任务的适应能力。Figure 家的 Helix 给出的解法是使用一组神经网络权重来学习所有行为，建立了两个可以通信的 「系统 1、系统 2」 来分别完成 「想」 和 「干」，而无需任何针对特定任务的微调。
而 Gemini Robotics On-Device 给开发者提供了微调的选择，通过 50 到 100 次演示即可快速适应新任务。微调任务的跑分如下：
在喂了 Gemini Robotics On-Device 100 个以内的示例之后，它展现出了如上图所示的适应能力。
谷歌还公布了这一性能的演示，并将其进一步调整到了双臂 Franka FR3 机器人和 Apptronik 的 Apollo 人形机器人中。
在双臂 Franka 上，该模型执行通用指令，可以处理以前未见过的物体和场景、完成折叠衣服等灵巧的任务，包括需要精确度和灵巧性的工业皮带组装任务。
在阿波罗人形机器人上同样如此，通用模型可以遵循自然语言指令，以通用的方式操控不同的物体，包括之前从未见过的物体。
对此，有网友认为，谷歌的脱机 AI 机器人存在改变游戏规则的可能性。
当然，也有网友并不买账。提问这和特斯拉机器人的设计有什么不同，又和 ylecun 在 Meta 所做的工作有什么不一样。
在机器人/具身智能这个赛道，各家大模型正在 「八仙过海」，技术向度展现出了多样性和丰富性，但最终指向了同一个命题——如何让 AI 在三维物理世界建立真正的因果认知。
或许正如谷歌在技术白皮书中所写：「机器人不应是人类的模仿者，而应成为物理世界的解读者」。
文章标题：谷歌拍了拍 Figure 说，「起来卷」
文章链接：https://www.huxiu.com/article/4517311.html
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