Gemini Robotics - 谷歌 DeepMind 推出的具身智能大模型

Gemini Robotics是什么

Gemini Robotics 是谷歌 DeepMind 推出的基于 Gemini 2.0 的机器人项目，将大型多模态模型的能力引入物理世界。项目包含两个主要模型：Gemini Robotics-ER 和 Gemini Robotics。Gemini Robotics-ER 是增强版的视觉-语言模型（VLM），具备强大的具身推理能力，支持理解三维空间、物体检测、指向、轨迹和抓取预测等任务。Gemini Robotics 是视觉-语言-动作（VLA）模型，支持直接控制机器人完成复杂的操作任务，表现出对物体类型和位置变化的鲁棒性，执行开放词汇指令。基于进一步的微调，Gemini Robotics 能解决长时域、高灵活性的任务（如折纸或玩牌），快速适应新任务和机器人形态。

Gemini Robotics的主要功能

智能对话与问答复杂任务的执行：
- 高灵活性任务：如折纸、玩牌、使用工具等。
- 长时域任务：如打包午餐盒、制作三明治等多步骤任务。
- 精细操作：如使用镊子夹取小物体、拧紧瓶盖等。
强大的视觉和语言理解能力：
- 视觉理解：识别和定位场景中的物体，支持多视角理解、3D 空间推理和物体检测。
- 语言理解：理解自然语言指令，执行开放词汇任务。
环境适应与泛化能力：
- 视觉泛化：对场景中的背景、光照和干扰物体变化具有鲁棒性。
- 动作泛化：适应物体位置变化和不同物体实例的操作。
- 指令泛化：理解指令的不同表达方式（如不同语言、带有拼写错误的指令）。

Gemini Robotics的技术原理

Gemini 2.0 基础模型：基于 Gemini 2.0 扩展。Gemini 2.0 为 Gemini Robotics 提供强大的视觉和语言理解能力。
具身推理：Gemini Robotics-ER 是 Gemini Robotics 的扩展版本，专注于具身推理能力。支持理解物理世界中的三维空间、物体关系和运动轨迹。
视觉-语言-动作（VLA）模型：
- 视觉输入：通过摄像头获取场景图像，识别物体和环境。
- 语言指令：理解自然语言指令，将其转化为具体的机器人动作。
- 动作输出：生成机器人的动作指令，实现复杂任务的执行。
数据驱动的训练：
- 机器人动作数据：基于真实机器人的操作数据，学习如何执行各种任务。
- 非机器人数据：如网络图像、文本、视频等，提供丰富的背景知识和泛化能力。
架构设计：
- 云端 VLA 主干网络：负责处理复杂的视觉和语言推理任务。
- 本地动作解码器：运行在机器人本地，负责实时生成动作指令，确保低延迟和高响应性。