谷歌DeepMind发布了其首个可完全在机器人本地部署的视觉-语言-动作（VLA）模型Gemini Robotics On-Device，标志着具身智能从云端依赖向本地自主运行的重大转变。该模型实现了低延迟、高效学习和跨形态泛化能力，并通过开放微调功能和SDK，旨在构建一个开放的机器人“安卓”生态系统，从而推动具身智能在隐私敏感和无网络环境中的应用。尽管其落地仍面临硬件碎片化、数据成本高昂以及在复杂真实世界中保持鲁棒性等挑战，但此次发布为机器人走向更广泛的实际应用奠定了关键基础。

谷歌DeepMind推出了Gemini Robotics On-Device，这是其首个可直接在机器人上本地运行的视觉-语言-动作（VLA）模型，大幅降低了延迟并提高了在无网络环境下的鲁棒性。该模型展现了强大的任务泛化能力和跨机器人平台适应性，只需少量演示即可快速适应新任务，预示着具身智能迈向更加自主和普及的关键阶段，但也带来了对安全性、伦理和商业模式的新思考。

谷歌最新发布的Gemini Robotics On-Device模型，是一款优化后的端侧视觉语言动作（VLA）模型，它能在本地机器人设备上运行，只需50-100次演示即可学会新任务，极大提升了机器人执行复杂灵巧操作的效率和泛化能力。此举被誉为机器人领域的“安卓”时刻，预示着硬件与AI“大脑”分离的产业新生态正在形成，并将加速具身智能的广泛应用和商业落地。