Gemini Robotics：实现机器人对复杂环境的通用感知与交互

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Gemini Robotics简介

Gemini Robotics 是由 Google DeepMind 团队开发的先进机器人控制平台，旨在将多模态人工智能的强大能力引入物理世界。它基于 Gemini 2.0 的强大视觉、语言和推理能力，通过增强的具身推理和动作控制，使机器人能够执行从简单抓取到复杂灵巧任务（如折纸、玩牌和打包午餐盒）的多样化操作。Gemini Robotics 支持零样本和少样本学习，能够快速适应新任务和不同机器人形态，同时具备强大的泛化能力，可在未见过的场景和指令下完成任务。团队还注重安全性设计，确保其在复杂环境中的可靠性和安全性。Gemini Robotics 的开发标志着通用机器人技术的重要进步，为未来智能机器人在家庭、工业和服务领域的广泛应用奠定了基础。

Gemini Robotics主要功能

复杂任务执行：Gemini Robotics 能够执行多种复杂的物理任务，包括但不限于物体抓取、操作、折叠衣物、玩牌游戏、制作三明治等。它支持从简单抓取到高度灵巧的多步任务（如折纸和打包午餐盒）。
多模态交互：它结合了视觉、语言和动作能力，能够理解自然语言指令，并将其转化为具体的机器人动作。例如，它可以根据指令“将香蕉递给另一只手并放入碗中”来完成任务。
泛化能力：Gemini Robotics 具备强大的泛化能力，能够在训练中未见过的场景、物体实例和语言指令下完成任务。它对视觉变化、指令变体和动作调整表现出色。
快速适应新任务：该模型能够通过少量演示数据（如 100 次演示）快速适应新任务，无需大量重新训练。这种能力使其在实际应用中具有高效性和灵活性。
适应多种机器人形态：Gemini Robotics 可以适应不同类型的机器人，包括双臂机器人、人形机器人等。它能够通过少量数据微调，快速适配新机器人的硬件和动作空间。
安全性和责任开发：它在设计中融入了安全机制，能够遵循物理安全约束，避免危险动作，同时在内容生成和语义动作安全方面进行了优化，确保在与人类交互时的安全性。

Gemini Robotics技术原理

基于 Gemini 2.0 的多模态基础：Gemini Robotics 基于 Gemini 2.0 的强大多模态能力，能够理解视觉输入、语言指令，并将其转化为具体的动作。Gemini 2.0 提供了视觉-语言理解的底层支持。
具身推理（Embodied Reasoning）：Gemini Robotics-ER 是 Gemini 2.0 的扩展版本，专注于增强的具身推理能力。它能够理解物体的 3D 空间关系、预测轨迹和抓取点，并通过多视图对应和 3D 边界框预测来理解物理世界。
视觉-语言-动作（VLA）模型：Gemini Robotics 是一个 VLA 模型，将视觉感知、语言理解和动作执行紧密结合。它通过云中的 VLA 主干网络和机器人本地的动作解码器实现低延迟控制，能够实时生成动作指令。
零样本和少样本学习：Gemini Robotics 通过代码生成或上下文学习（in-context learning）实现零样本控制，或者通过少量演示数据快速适应新任务。这种能力基于其强大的多模态推理和动作生成能力。
大规模数据训练：它使用了大规模的机器人动作数据和非机器人数据进行训练，包括图像、文本、代码和多模态内容。这种多样化的数据集使模型能够学习到通用的物理交互知识。
安全机制：Gemini Robotics 在开发过程中融入了安全机制，包括内容安全、物理安全和语义动作安全。它通过安全训练和后训练方法（如宪法 AI 方法）确保模型在复杂环境中的安全性和可靠性。
架构设计：Gemini Robotics 采用云-端结合的架构，包括一个云端的 VLA 主干网络和一个本地的动作解码器。这种设计既保证了模型的低延迟控制，又保留了强大的泛化能力。